Курс за обучение по GPU Programming with CUDA and Python
CUDA (Compute Unified Device Architecture) е паралелна компютърна платформа и API, създадена от Nvidia.
Този курс с интерактивно обучение (онлайн или офлайн) е предназначен за средното равнище разработчици, които искат да използват CUDA за построяване на Python приложения, които работят паралелно върху NVIDIA GPUs.
В края на обучението участниците ще могат да:
- Използват компилатора Numba за ускоряване на Python приложения, работещи на NVIDIA GPUs.
- Създават, компилират и стартират персонализирани CUDA ядра.
- Управляват GPU памет.
- Конвертират CPU-базирано приложение в GPU-ускорено приложение.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Много упражнения и практика.
- Практическа реализация в жива лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
- За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да го организираме.
План на курса
Въведение
- Какво е GPU програмиране?
- Зачем да използваме CUDA с Python?
- Основни концепции: нитки, блокове и мрежа
Общо за функционалността и архитектурата на CUDA
- GPU vs CPU архитектура
- Разбиране на SIMT (Single Instruction, Multiple Threads)
- CUDA програмен модел
Настройване на развойната среда
- Инсталиране на CUDA Toolkit и драйвери
- Инсталиране на Python и Numba
- Настройване и проверка на средата
Основи на паралелното изпълнение на Programming
- Въведение в паралелното изпълнение
- Разбиране на нитките и иерархията им
- Работа с верапи и синхронизация
Работа с компилатора Numba
- Въведение в Numba
- Писане на CUDA ядрове с Numba
- Разбиране на декораторите @cuda.jit
Създаване на кастомен CUDA ядро
- Писане и изпълнение на базово ядро
- Използване на нитките за елементно операции
- Управление на размери на мрежа и блокове
Памет Management
- Видове памет GPU (global, shared, local, constant)
- Пренос на данни между хост и устройство
- Оптимизация на използваната памет и предотвратяване на колейки
Разширени теми за ускорение с GPU
- Делена памет и синхронизация
- Използване на потоци за асинхронно изпълнение
- Основни принципи на много-GPU програмиране
Превод на CPU базирани приложения към GPU
- Профилиране на CPU кода
- Идентифициране на секции за паралелизация
- Портиране на логиката в CUDA ядрове
Дебъг и остраняване на грешки
- Дебъгване на приложенията с CUDA
- Общи грешки и как да ги решите
- Инструменти и техники за тестове и валидация
Съкращение и следващите стъпки
- Преглед на основните концепции
- Лучшите практики при програмирането с GPU
- Ресурси за продължаване на ученето
Изисквания
- Python опит в програмирането
- Опит с NumPy (ndarrays, ufuncs и др.)
Публика
- Разработчици
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участници.
Курс за обучение по GPU Programming with CUDA and Python - Booking
Курс за обучение по GPU Programming with CUDA and Python - Enquiry
GPU Programming with CUDA and Python - Консултантско запитване
Консултантско запитване
Oтзиви от потребители (1)
Много интерактивен с различни примери, с добра прогресия в сложността между началото и края на обучението.
Jenny - Andheo
Курс - GPU Programming with CUDA and Python
Машинен превод
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
Scaling Data Analysis with Python and Dask
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени по данни и софтуерни инженери, които желаят да използват Dask с Python екосистемата за изграждане, мащабиране и анализиране на големи набори от данни.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Настройте средата, за да започнете да изграждате обработка на големи данни с Dask и Python.
- Разгледайте функциите, библиотеките, инструментите и API, налични в Dask.
- Разберете как Dask ускорява паралелните изчисления в Python.
- Научете как да мащабирате екосистемата на Python (Numpy, SciPy и Pandas) с помощта на Dask.
- Оптимизирайте средата на Dask, за да поддържате висока производителност при работа с големи набори от данни.
Data Analysis with Python, Pandas and Numpy
14 ЧасаThis instructor-led, live training in България (online or onsite) is aimed at intermediate-level Python developers and data analysts who wish to enhance their skills in data analysis and manipulation using Pandas and NumPy.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up a development environment that includes Python, Pandas, and NumPy.
- Create a data analysis application using Pandas and NumPy.
- Perform advanced data wrangling, sorting, and filtering operations.
- Conduct aggregate operations and analyze time series data.
- Visualize data using Matplotlib and other visualization libraries.
- Debug and optimize their data analysis code.
Web Development with Django
21 ЧасаDjango е Python уеб рамка от високо ниво, която насърчава бързото развитие и чистия, прагматичен дизайн.
Публика
Този курс е насочен към разработчици и инженери, които искат да включат Django в своите проекти
Monax: Build a Smart Contract Application
7 ЧасаВ това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще се научат как да изградят блокчейн приложение за интелигентен договор с Monax.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разработете и внедрите разпределено приложение, използвайки блокчейн и технология за интелигентни договори.
- Разберете дизайна и функционалността на „интелигентните договори“ и как да създадете такъв.
- Приложете най-добрите практики за сигурна разработка на блокчейн приложения.
- Използвайте Monax инструменти, за да оптимизирате разработката на разпределени приложения.
FARM (FastAPI, React, and MongoDB) Full Stack Development
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да използват стека FARM (FastAPI, React и MongoDB) за изграждане на динамични, високопроизводителни и мащабируеми уеб приложения.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Настройте необходимата среда за разработка, която интегрира FastAPI, React и MongoDB. Разберете ключовите концепции, функции и предимства на стека FARM. Научете как да създавате REST API с FastAPI. Научете как да проектирате интерактивни приложения с React. Разработвайте, тествайте и внедрявайте приложения (преден и заден край) с помощта на FARM стека.
Developing APIs with Python and FastAPI
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да използват FastAPI с Python за изграждане, тестване и внедряване на RESTful API по-лесно и по-бързо.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Да настроят необходимата развойна среда за разработка на API с Python и FastAPI.
- Да създават API по-бързо и по-лесно, използвайки библиотеката FastAPI.
- Да научат как да създават модели на данни и схеми, базирани на Pydantic и OpenAPI.
- Да свързват API към база данни, използвайки SQLAlchemy.
- Да внедряват сигурност и удостоверяване в API, използвайки инструментите на FastAPI.
- Да изграждат контейнерни образи и да внедряват уеб API към облачен сървър.
Web Application Development with Flask
14 ЧасаТози практически курс е предназначен за Python разработчици, които искат да създават и поддържат първите си уеб приложения. Той е предназначен и за хора, които вече са запознати с други уеб фреймуорки като Django или Web2py, и искат да научат как използването на микрофреймуорк (т.е. фреймуорк, който свързва библиотеки на трети страни вместо да предоставя самодостатъчно универсално решение) променя процеса.
Значителна част от курса е посветена не на самия Flask (той е малък), а на библиотеки и инструменти на трети страни, често използвани в Flask проекти.
Advanced Flask
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да използват разширените функции на Flask за изграждане на мащабируеми уеб приложения върху MongoDB.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете да разработвате уеб приложения с Flask.
- Запознайте се с усъвършенстваните концепции и техники за реални проекти на Flask.
- Изградете RESTful API сървър върху MongoDB.
- Научете как да контейнеризирате, тествате и внедрявате микроуслуги с Flask, Docker и Amazon EC2.
- Получете малко представа за разширените интеграции на Flask за мащабиране на уеб приложения.
Kivy: Building Android Apps with Python
7 ЧасаKivy е библиотека с графичен потребителски интерфейс с отворен код, написана в Python, която позволява разработването на многоточни приложения за широк избор от устройства.
В този инструктор-управлява, на живо обучение участници ще научат как да се инсталира и разпространява Kivy на различни платформи, персонализиране и манипулиране на виџети, график, стартиране и реагиране на събития, модифициране на графики с много докосване, рециклиране на екрана, пакет приложения за Android, и повече.
В края на обучението участниците ще могат да
- Свързват кода на Python с езика Kivy.
- Имат солидно разбиране за това как работи Kivy и как използва най-важните си елементи, като уиджети, събития, свойства, графики и др.
- Безпроблемно разработват и разпространяват Android приложения въз основа на различни бизнес и дизайнерски изисквания.
Формат на курса
- Комбинация от лекции, дискусии, упражнения и интензивна практическа работа.
Accelerating Python Pandas Workflows with Modin
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и разработчици, които желаят да използват Modin за изграждане и прилагане на паралелни изчисления с Pandas за по-бърз анализ на данни.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Настройте необходимата среда, за да започнете да разработвате Pandas работни потоци в мащаб с Modin.
- Разберете характеристиките, архитектурата и предимствата на Modin.
- Познайте разликите между Modin, Dask и Ray.
- Изпълнете Pandas операции по-бързо с Modin.
- Внедрете целия Pandas API и функции.
Game Development with PyGame
7 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да използват PyGame за създаване и изграждане на игри с помощта на Python програмиране.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете да създавате приложения за игри с PyGame и Python.
- Научете как да създавате интерактивни PyGame приложения, интегрирани с анимации и мултимедийни функции.
- Стартирайте и тествайте програми за игри с PyGame тестов пакет и ги конвертирайте в изпълними файлове.
GUI Programming with Python and PyQt
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към лица, които желаят да програмират визуално привлекателно софтуерно приложение, използвайки Python и Qt UI рамката.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Настройте среда за разработка, която включва всички необходими библиотеки, пакети и рамки.
- Създайте десктоп или сървърно приложение, чийто потребителски интерфейс функционира гладко и е визуално привлекателен.
- Внедрете различни UI елементи и ефекти, включително джаджи, диаграми, слоеве и т.н., за да постигнете максимален ефект в използваемостта.
- Приложете добър дизайн на потребителския интерфейс и организация на кода по време на фазата на проектиране и разработка.
- Тествайте и отстранявайте грешки в приложението.
Build REST APIs with Python and Flask
14 ЧасаТова обучение, водено от инструктор и провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за backend разработчици, които желаят да изграждат REST API с Python и Flask.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Да имплементират REST API, което да позволява на Flask уеб приложение да чете и записва данни в база данни на сървъра.
- Да разработят разширени функции за удостоверяване, като refresh токени.
- Да изградят повторно използваем backend за бъдещи Python проекти.
- Да опростят съхранението на данни с SQLAlchemy.
- Да разгърнат REST API на облачен сървър.
Scientific Computing with Python SciPy
7 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да използват SciPy за създаване на разширени научни изчислителни функции с Python.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Да настроят необходимата развойна среда, за да започнат създаването на научни изчислителни функции.
- Да се възползват пълноценно от възможностите на SciPy, като изпълняват практически примери за сложни операции.
- Да внедряват и оптимизират математически алгоритми и функции за решаване на научни проблеми.
- Да проектират структури от данни и методи за интерполация за визуализация, обработка и анализ.
Web Development with Web2Py
28 ЧасаWeb2py е базирана на Python безплатна рамка с пълен стек с отворен код за бързо разработване на бързи, мащабируеми, сигурни и преносими уеб базирани приложения, управлявани от бази данни.
Публика
Този курс е насочен към инженери и разработчици, използващи web2py като рамка за уеб разработка