This site requires Javascript in order to view all its content. Please enable Javascript in order to access all the functionality of this web site. Here are the instructions how to enable JavaScript in your web browser.

Практикум под руководством инструктора
Основы ускоренных вычислений с CUDA Python

Подать заявку на проведение практикума для вашей компании

Посмотреть расписание открытых практикумов

На этом семинаре вы научитесь использовать основные инструменты и методы работы приложений с ускорением на GPU на Python при помощи CUDA^® и компилятора Numba на GPU. Вы проработаете десятки практических упражнений по кодированию, а в конце обучения создадите новую задачу по ускорению полностью функциональной программы, изначально разработанной для CPU, для еще большего прироста производительности. По окончании практикума у вас появятся дополнительные материалы, которые помогут вам самостоятельно создавать новые приложения с ускорением на GPU.

Цели обучения

На этом практикуме вам предстоит:

Создать универсальные функции NumPy (ufuncs) с ускорением на GPU и несколькими строками кода
Настроить распараллеливание кода с использованием иерархии потоков CUDA
Создать пользовательские ядра CUDA для максимальной производительности и гибкости
Использовать объединение запросов и общую память для увеличения пропускной способности ядер CUDA
Создавать случайные числа на GPU
Узнать о методах управления промежуточной памятью GPU

Скачать описание практикума (PDF, 298 KБ)

Краткое описание практикума

Введение (15 мин)	Знакомство с инструктором Создание аккаунта на courses.nvidia.com/join
Введение в CUDA Python с Numba (120 мин)	Начните работать с компилятором Numba и программированием CUDA на Python Используйте декораторы Numba для ускорения на GPU числовых функций Python Оптимизируйте передачу памяти от хоста к устройству и от устройства к хосту
Перерыв (60 мин)
Пользовательские ядра CUDA в Python с Numba (120 мин)	Изучите иерархию параллельных потоков CUDA и как расширить возможности параллельной программы. Запустите массивно-параллельные пользовательские ядра CUDA на GPU Используйте атомные операции CUDA, чтобы избежать ошибку состояния гонки во время параллельного выполнения
Перерыв (15 мин)
RNG, многомерные сетки и общая память для CUDA Python с Numba (120 мин)	Используйте генерацию случайных чисел (RNG) xoroshiro128+ для поддержки методов Монте-Карло с ускорением на GPU Научитесь создавать многомерные сетки и работать параллельно на 2D-матрицах Используйте общую память на устройстве для объединения запросов при перестройке 2D-матриц
Окончательный анализ (15 мин)	Еще раз ознакомьтесь с основными выводами и ответьте на вопросы Завершите тестирование и получите сертификат Пройдите опрос

Информация о практикуме

Продолжительность: 8 часов

Цена: для уточнения стоимости свяжитесь с нами.

Необходимые требования:

Базовые знания Python, в том числе типов переменных, циклов, условных операторов, функций и операций с массивами
Знание NumPy, в том числе применения ndarrays и ufuncs
Знание программирования CUDA необязательно.

Технологии: Numba, NumPy

Сертификат: После успешного завершения тестирования участники получат сертификат NVIDIA DLI для подтверждения своей квалификации и дальнейшего карьерного роста.

Аппаратные требования: ПК или ноутбук с поддержкой последней версии Chrome или Firefox. Каждому участнику будет предоставлен доступ к полностью настроенному облачному серверу с ускорением на GPU.

Языки: английский, упрощенный китайский, традиционный китайский

Предстоящие практикумы

Европа/Ближний Восток/Африка

четверг, 26 августа 2021 г.
10:00–18:00 (МСК)

У вас возникли вопросы?

Свяжитесь с нами, если у вас есть вопросы
о курсах по глубокому обучению

Section

Section

Имя

Фамилия

Рабочий адрес электронной почты

Название организации/университета

Отрасль

Занимаемая должность

Страна

Город

State

Причина обращения:

Положение о конфиденциальности NVIDIA

本人知悉且同意 NVIDIA 基于调研、活动组织的目的对本人的上述信息的收集和处理，并已经阅读并同意 <a href="https://www.nvidia.cn/about-nvidia/privacy-policy/?deeplink=visiting-our-website" target="_blank">NVIDIA 隐私政策</a>。

本人知悉且同意，因调研、活动组织的必须，以及相对应的 NVIDIA 内部管理和系统操作的需要，上述信息会被传输到位于美国的 NVIDIA Corporation 按照符合 <a href="https://www.nvidia.cn/about-nvidia/privacy-policy/?deeplink=visiting-our-website" target="_blank">NVIDIA 隐私政策</a>的方式进行存储，您可以通过发送邮件至 <a href="mailto:privacy@nvidia.com">privacy@nvidia.com</a> 进行联系以解决相关问题，实现可适用的数据保护法所规定的权利。

Практикум под руководством инструктора
Основы ускоренных вычислений с CUDA Python

Цели обучения

Краткое описание практикума

Информация о практикуме

Предстоящие практикумы

Европа/Ближний Восток/Африка

У вас возникли вопросы?

Свяжитесь с нами, если у вас есть вопросы
о курсах по глубокому обучению

Читайте часто задаваемые вопросы

Узнайте об услугах Института глубокого обучения (DLI) NVIDIA

Ответы на технические вопросы можно найти на форумах разработчиков NVIDIA.

Практикум под руководством инструктора Основы ускоренных вычислений с CUDA Python

Цели обучения

Краткое описание практикума

Информация о практикуме

Предстоящие практикумы

Европа/Ближний Восток/Африка

У вас возникли вопросы?

Свяжитесь с нами, если у вас есть вопросы о курсах по глубокому обучению

Читайте часто задаваемые вопросы

Узнайте об услугах Института глубокого обучения (DLI) NVIDIA

Ответы на технические вопросы можно найти на форумах разработчиков NVIDIA.

Практикум под руководством инструктора
Основы ускоренных вычислений с CUDA Python

Свяжитесь с нами, если у вас есть вопросы
о курсах по глубокому обучению