Курс за обучение по Graphic techniques (Adobe Photoshop, Corel Draw)

WebGL (Библиотека за уеб графики) е Javaприложен програмен интерфейс (API) на скриптове за изобразяване на 3D графики в рамките на уеб браузър без използване на добавки.

В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще се научат как да генерират реалистични компютърни изображения, използвайки 3D графики, докато преминават през създаването на анимирано 3D приложение, което се изпълнява в браузър.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете и използвайте различните функции на WebGL, включително мрежи, трансформации, камери, материали, осветление и анимация
• Анимирайте обекти с WebGL
• Създайте 3D обекти с помощта на WebGL

Публика

• Разработчици

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към уеб дизайнери, които искат да използват Maya за създаване на 3D анимации.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Създавайте реалистични модели и текстури в Maya.
• Анимирайте и рендирайте проекти за висококачествено възпроизвеждане.
• Симулирайте естествени ефекти като вода и дим.

Това инструкторско руководимо живо обучение в България (онлайн или наместно) е насочено към среднокоlescени разработчици, които искат да използват CUDA за построяване на Python приложения, работещи паралелно върху NVIDIA GPU.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да използват компилатора Numba за ускоряване на Python приложения, работещи на NVIDIA GPU.
• Да създават, компилират и стартират персонализирани CUDA ядра.
• Да управляват паметта на GPU.
• Да конвертират CPU-базирано приложение в приложение, ускорено от GPU.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към системни администратори на ниво начинаещи и ИТ специалисти, които желаят да инсталират, конфигурират, управляват и отстраняват проблеми в CUDA среди.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете архитектурата, компонентите и възможностите на CUDA.
• Инсталирайте и конфигурирайте CUDA среди.
• Управлявайте и оптимизирайте ресурсите на CUDA.
• Отстраняване на грешки и отстраняване на често срещани проблеми с CUDA.

Huawei Ascend е семейство AI процесори, проектирани за високопроизводително извличане и обучение.Това инструкторско, живо обучение (онлайн или на място) е предназначено за средно ниво AI инженери и данни учени, които искат да развиват и оптимизират модели на нейронни мрежи, използвайки платформата Ascend на Huawei и инструменталния комплект CANN.До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настроят и конфигурират средата за разработка на CANN.
• Разработват AI приложения, използвайки MindSpore и CloudMatrix работни процеси.
• Оптимизират производителността на Ascend NPU, използвайки персонализирани оператори и тилинг.
• Разпределят модели в периферни или облачни среди.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практическо използване на Huawei Ascend и инструменталния комплект CANN в примерни приложения.
• Упътвания за упражнения, фокусирани върху изграждането, обучението и разпределението на модели.

Опции за персонализиране на курса

• За да поставите запрос за персонализирано обучение за този курс, базиран на вашата инфраструктура или данни, моля свържете се с нас за уредение.

Biren AI Accelerators са високо производителни GPUs, проектирани за работа с AI и HPC, с поддръжка за обучение и извличане на информация в голям мащаб.Този курс с инструктор (онлайн или на място) е предназначен за разработчици с средно до напреднало ниво, които искат да програмират и оптимизират приложения, използвайки собствения GPU стек на Biren, с практическо сравнение с CUDA-средата.До края на този курс участниците ще могат да:* Разберат архитектурата и йерархията на паметта на Biren GPU.* Настроят разработвателската среда и използват модела за програмиране на Biren.* Преведат и оптимизират код в стила на CUDA за платформи на Biren.* Прилагат техники за оптимизация на производителността и отстраняване на грешки.Формат на курса* Интерактивни лекции и дискусии.* Практическо използване на Biren SDK в примерни GPU натоварвания.* Упражнения, ръководени от инструктора, със фокус върху прехвърлянето и оптимизацията на производителността.Опции за персонифициране на курса* За да заподелите персонализиран обучение за този курс, според нуждите на вашата приложна стека или интеграция, моля, свържете се с нас, за да уредите.GPU Programming на Biren AI AcceleratorsВъведение в архитектурата на Biren GPU* Обзор на Biren и приложения* Хардуерен дизайн: ядра, памет, компютърни кластери* Сравнение с NVIDIA и AMD GPUsНастройка на средата за разработка на Biren Programming* Инсталиране на Biren SDK и runtime* Разбиране на инструменталната верига и модел на компилатора* Основна структура на проекта и процес на сглобяванеGPU Programming с Biren стек* Модели на нишки и блокове* Управление на паметта и прехвърляне на данни* Разработка и шаблони за стартиране на ядраПрехвърляне от CUDA към Biren* Техники за превод на CUDA код* Общи карти на API и адаптации* Лаборатории и практика за превод на кодОтстраняване на грешки и профилиране* Използване на отстранявача и профилиращата система на Biren* Идентифициране на флашките места* Патрони на достъп до паметта и оптимизацияТехники за оптимизация* Планиране на нишки и пиплайниране на инструкции* Разглеждане на цикли и използване на обща памет* Напреднала настройка на ядра за пробивна способностПримерен случай и примерни приложения* Обучение на модел с ускорителите на Biren* Прехвърляне и профилиране на модел за виждане или NLP* Сравнение на производителността спрямо CUDA/NVIDIAРезюме и следващи стъпкиBiren AI Accelerators са високо производителни GPUs, проектирани за работа с AI и HPC, с поддръжка за обучение и извличане на информация в голям мащаб.Този курс с инструктор (онлайн или на място) е предназначен за разработчици с средно до напреднало ниво, които искат да програмират и оптимизират приложения, използвайки собствения GPU стек на Biren, с практическо сравнение с CUDA-средата.До края на този курс участниците ще могат да:* Разберат архитектурата и йерархията на паметта на Biren GPU.* Настроят разработвателската среда и използват модела за програмиране на Biren.* Преведат и оптимизират код в стила на CUDA за платформи на Biren.* Прилагат техники за оптимизация на производителността и отстраняване на грешки.Формат на курса* Интерактивни лекции и дискусии.* Практическо използване на Biren SDK в примерни GPU натоварвания.* Упражнения, ръководени от инструктора, със фокус върху прехвърлянето и оптимизацията на производителността.Опции за персонифициране на курса* За да заподелите персонализиран обучение за този курс, според нуждите на вашата приложна стека или интеграция, моля, свържете се с нас, за да уредите.* Разбиране на архитектурата GPU и паралелното обработване* Опит с CUDA, OpenCL, или подобни GPU среди за програмиране* Знание на рамки за дълбоко обучение, като PyTorch или TensorFlowЦелова публика* Разработчици на HPC* Инженери на AI инфраструктура* Специалисти по оптимизация на производителността

Cambricon MLUs (Machine Learning устройства) са специализирани AI чипове, оптимизирани за извличане на заключения и обучение в сценарии на ръб и в центъра на данните.

Този курс, воден от инструктор (онлайн или на място), е предназначен за разработчици на среден ниво, които искат да създават и разпространяват AI модели, използвайки рамката BANGPy и SDK Neuware върху хардуера на Cambricon MLU.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Настрояват и конфигурират разработките на BANGPy и Neuware.
• Разработват и оптимизират модели за Cambricon MLUs, базирани на Python и C++.
• Разпространяват модели към устройства на ръб и в центъра на данните, работещи с Neuware runtime.
• Интегрират ML процеси с ускоряващи функции специфични за MLU.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Практическо използване на BANGPy и Neuware за разработка и разпространение.
• Проводени упражнения, насочени към оптимизация, интеграция и тестване.

Опции за персонализация на курса

• За да попитате за персонализиран обучение за този курс, базиран на вашия модел на устройство или сценарий на използване на Cambricon, моля, свържете се с нас, за да договорим.

Китайски GPU архитектури като Huawei Ascend, Biren и Cambricon MLU предлагат алтернативи на CUDA, насочени към местните пазари на изкуствен интелект и HPC.

Този обучение с инструктор (онлайн или на място) е насочено към напреднали GPU програмисти и специалисти по инфраструктура, които искат да мигрират и оптимизират съществуващи CUDA приложения за разгръзване на китайски хардуерни платформи.

Към края на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Оценяват съвместимостта на съществуващите CUDA натоварвания с китайски алтернативи на чиповете.
• Преместят CUDA бази на кодове в средите Huawei CANN, Biren SDK и Cambricon BANGPy.
• Сравняват производителността и идентифицират точки за оптимизация между платформите.
• Решават практичните проблеми при поддръжката и разгръзването на многоархитектурни решения.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Практическа работа по превод на код и сравнение на производителността.
• Упътващи упражнения, фокусирани върху стратегии за адаптация на много-GPU решения.

Опции за персонализация на курса

• За запитане на персонализиран обучаващ курс за този курс, основан на вашата платформа или проект с CUDA, моля свържете се с нас за уреждане.

КлудMatrix е обединящата платформа на Huawei за разработка и развертане на AI, проектирана да поддържа масштабируеми, производствени инференс пиплайни.Това ръководено от инструктор, живо обучение (онлайн или на място) е предназначено за начинаещи до средно-опитни AI професионалисти, които искат да развертат и мониторят AI модели, използвайки платформата КлудMatrix с интеграция на CANN и MindSpore.Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Използват КлудMatrix за пакетиране, развертане и предоставяне на модели.
• Конвертират и оптимизират модели за чипсетове Ascend.
• Настрояват пиплайни за задачи с инференс в реално време и в пакети.
• Мониторират развертане и настройват производителност в производствени условия.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Практическо използване на КлудMatrix с реални сценарии за развертане.
• Упътващи упражнения, фокусирани върху конвертиране, оптимизация и масштабируемост.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, базирано на вашата AI инфраструктура или облачна среда, моля свържете се с нас, за да организираме.

Ascend, Biren и Cambricon са водят AI хардуерни платформи в Китай, всеки от които предлага уникални ускоряващи и профилиращи инструменти за AI задачи на производствен мащаб.

Това обучение с преподавател (онлайн или на място) е направено за напреднали AI инфраструктурни и производителностни инженери, които желаят да оптимизират работите за извличане на предсказания и обучение на модели по различни китайски AI чип платформи.

До края на това обучение участващите ще могат да:

• Бенчмаркват модели на платформите Ascend, Biren и Cambricon.
• Идентифицират системни бутилки и неикономичност на паметта и изчисленията.
• Прилагат оптимизации на ниво граф, ядро и оператор.
• Настройват каналите за развертяване, за да подобрят пропускателната способност и закъснението.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически използване на профилиращи и оптимизиращи инструменти на всяка платформа.
• Упътващи упражнения със фокус върху практическо настройване.

Опции за персонализация на курса

• За заявка за персонализирано обучение по този курс, в зависимост от вашата среда за производителност или тип модели, моля свържете се с нас за уреждане.