GPU Programming with CUDA and Python - Plan Szkolenia
CUDA (Compute Unified Device Architecture) to platforma obliczeń równoległych i API stworzone przez firmę Nvidia.
Trening prowadzony przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczony dla developerek średnio doświadczonych, którzy chcą używać CUDA do tworzenia Python aplikacji działających równolegle na procesorach NVIDIA GPU.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Używać kompilatora Numba do przyspieszania Python aplikacji działających na układach NVIDIA GPU.
- Tworzyć, kompilować i uruchamiać niestandardowe jądra CUDA.
- Zarządzać pamięcią GPU.
- Przekształcić aplikację opartą na CPU w aplikację przyspieszoną przez GPU.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Dużo ćwiczeń i praktyki.
- Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o dostosowane szkolenie w ramach tego kursu, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie
- Czym jest programowanie GPU?
- Dlaczego używać CUDA z Python?
- Kluczowe pojęcia: wątki, bloki, siatka
Przegląd funkcji i architektury CUDA
- GPU vs architektura CPU
- Zrozumienie SIMT (Single Instruction, Multiple Threads)
- Model programowania CUDA
Konfiguracja środowiska rozwojowego
- Instalowanie zestawu narzędzi CUDA i sterowników
- Instalowanie Python i Numba
- Konfigurowanie i weryfikacja środowiska
Zasady równoległego Programming
- Wprowadzenie do równoległej wykonania
- Zrozumienie wątków i hierarchii wątków
- Praca z grupami wątkowych (warpy) i synchronizacją
Praca z kompilatorem Numba
- Wprowadzenie do Numba
- Pisanie jąder CUDA przy użyciu Numba
- Zrozumienie dekoratorów @cuda.jit
Budowanie niestandardowego jądra CUDA
- Pisanie i uruchamianie podstawowego jądra
- Używanie wątków do operacji element-by-element
- Zarządzanie wymiarami siatki i bloków
Operacje pamięci Management
- Typy pamięci GPU (globalna, współdzielona, lokalna, stała)
- Przenoszenie pamięci między hostem a urządzeniem
- Optymalizacja użycia pamięci i unikanie korków
Zaawansowane tematy dotyczące przyspieszenia GPU
- Pamięć współdzielona i synchronizacja
- Używanie strumieni do asynchronicznej wykonania
- Podstawy programowania wielu-GPU
Konwersja aplikacji opartych na CPU do GPU
- Przedzierzazanie kodu CPU
- Zidentyfikowanie sekcji równoległego wykonywania
- Nadawanie logiki do jąder CUDA
Rozwiązywanie problemów
- Debugowanie aplikacji CUDA
- Częste błędy i sposób ich rozwiązania
- Narzędzia i techniki do testowania i walidacji
Szczegóły i kolejne kroki
- Przegląd kluczowych pojęć
- Najlepsze praktyki w programowaniu GPU
- Dodatkowe zasoby do kontynuowania nauki
Wymagania
- doświadczenie w programowaniu
- Doświadczenie z NumPy (tablice ndarray, funkcje ufunc itp.)
Uczestnicy
- Programiści
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
GPU Programming with CUDA and Python - Plan Szkolenia - Booking
GPU Programming with CUDA and Python - Plan Szkolenia - Enquiry
GPU Programming with CUDA and Python - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Opinie uczestników (1)
Bardzo interaktywne z różnymi przykładami, z dobrym postępem złożoności między początkiem a końcem szkolenia.
Jenny - Andheo
Szkolenie - GPU Programming with CUDA and Python
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
Scaling Data Analysis with Python and Dask
14 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać Dask z ekosystemem Python do tworzenia, skalowania i analizowania dużych zbiorów danych.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Skonfiguruj środowisko, aby rozpocząć przetwarzanie dużych zbiorów danych za pomocą Dask i Pythona.
- Zapoznanie się z funkcjami, bibliotekami, narzędziami i interfejsami API dostępnymi w Dask.
- Zrozumienie, w jaki sposób Dask przyspiesza obliczenia równoległe w Pythonie.
- Dowiedz się, jak skalować ekosystem Pythona (Numpy, SciPy i Pandas) przy użyciu Dask.
- Optymalizacja środowiska Dask w celu utrzymania wysokiej wydajności w obsłudze dużych zbiorów danych.
Data Analysis with Python, Pandas and Numpy
14 godzinThis instructor-led, live training in (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.
Monax: Build a Smart Contract Application
7 godzinW tym instruktażowym szkoleniu na żywo w Polsce uczestnicy dowiedzą się, jak zbudować inteligentną aplikację blockchain z Monax.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Opracować i wdrożyć rozproszoną aplikację przy użyciu technologii blockchain i inteligentnych kontraktów.
- Zrozumieć projekt i funkcjonalność "inteligentnych kontraktów" oraz sposób ich tworzenia.
- Wdrożyć najlepsze praktyki w zakresie bezpiecznego tworzenia aplikacji blockchain.
- Wykorzystać narzędzia Monax do usprawnienia rozwoju aplikacji rozproszonych.
FARM (FastAPI, React, and MongoDB) Full Stack Development
14 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą korzystać ze stosu FARM (FastAPI, React i MongoDB) do tworzenia dynamicznych, wydajnych i skalowalnych aplikacji internetowych.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
-
Skonfigurowanie niezbędnego środowiska programistycznego, które integruje FastAPI, React i MongoDB.
Zrozumienie kluczowych pojęć, funkcji i zalet stosu FARM.
Dowiedz się, jak tworzyć interfejsy API REST za pomocą FastAPI.
Dowiedz się, jak projektować interaktywne aplikacje za pomocą React.
Rozwijaj, testuj i wdrażaj aplikacje (front-end i back-end) przy użyciu stosu FARM.
Developing APIs with Python and FastAPI
14 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać FastAPI z Python do łatwiejszego i szybszego tworzenia, testowania i wdrażania interfejsów API RESTful.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do tworzenia API z wykorzystaniem Python i FastAPI.
- Tworzyć API szybciej i łatwiej, korzystając z biblioteki FastAPI.
- Nauczyć się tworzyć modele danych i schematy oparte na Pydantic i OpenAPI.
- Połączyć API z bazą danych za pomocą SQLAlchemy.
- Zaimplementować zabezpieczenia i uwierzytelnianie w API, korzystając z narzędzi FastAPI.
- Budować obrazy kontenerów i wdrażać API internetowe na serwerze chmurowym.
Web Application Development with Flask
14 godzinTen praktyczny kurs jest skierowany do Python deweloperów, którzy chcą tworzyć i utrzymywać swoje pierwsze aplikacje webowe. Jest również przeznaczony dla osób, które już znają inne frameworki webowe, takie jak Django lub Web2py, i chcą dowiedzieć się, jak korzystanie z mikroframeworka (tj. frameworka, który łączy biblioteki innych firm zamiast dostarczać samowystarczalnego uniwersalnego rozwiązania) zmienia proces.
W znacznej części kurs poświęcony jest nie samemu Flask (jest on niewielki), ale bibliotekom i narzędziom innych firm często używanym w projektach Flask.
Advanced Flask
14 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą korzystać z zaawansowanych funkcji Flask do tworzenia skalowalnych aplikacji internetowych na podstawie MongoDB.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Skonfiguruj niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć tworzenie aplikacji internetowych za pomocą Flask.
- Poznanie zaawansowanych koncepcji i technik dla rzeczywistych projektów Flask.
- Zbuduj serwer RESTful API na bazie MongoDB.
- Dowiedz się, jak konteneryzować, testować i wdrażać mikrousługi za pomocą Flask, Docker i Amazon EC2.
- Zapoznaj się z zaawansowanymi integracjami Flask do skalowania aplikacji internetowych.
Kivy: Building Android Apps with Python
7 godzinKivy to wieloplatformowa biblioteka graficznego interfejsu użytkownika o otwartym kodzie źródłowym napisana w języku Python, która umożliwia tworzenie aplikacji wielodotykowych dla szerokiej gamy urządzeń.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak instalować i wdrażać Kivy na różnych platformach, dostosowywać i manipulować widżetami, planować, wyzwalać i reagować na zdarzenia, modyfikować grafikę za pomocą wielodotyku, zmieniać rozmiar ekranu, pakować aplikacje na Androida i nie tylko.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Powiązać kod Python z językiem Kivy.
- Posiadać solidną wiedzę na temat działania Kivy i wykorzystywania jego najważniejszych elementów, takich jak widżety, zdarzenia, właściwości, grafika itp.
- Sprawnie tworzyć i wdrażać aplikacje Android w oparciu o różne wymagania biznesowe i projektowe.
Format kursu
- Połączenie wykładów, dyskusji, ćwiczeń i intensywnej praktyki.
Accelerating Python Pandas Workflows with Modin
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą używać Modin do tworzenia i wdrażania równoległych obliczeń z Pandas w celu szybszej analizy danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Skonfigurować niezbędne środowisko, aby rozpocząć opracowywanie Pandas przepływów pracy na dużą skalę z Modin.
- Zrozumieć funkcje, architekturę i zalety Modin.
- Znać różnice między Modin, Dask i Ray.
- Szybsze wykonywanie operacji Pandas za pomocą Modin.
- Wdrożenie całego interfejsu API i funkcji Pandas.
Game Development with PyGame
7 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać PyGame do tworzenia i budowania gier przy użyciu Python programowania.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć tworzenie aplikacji gier z PyGame i Python.
- Dowiedzieć się, jak tworzyć interaktywne aplikacje PyGame zintegrowane z animacjami i funkcjami multimedialnymi.
- Uruchamiać i testować programy gier za pomocą pakietu testowego PyGame i konwertować je na pliki wykonywalne.
GUI Programming with Python and PyQt
21 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla osób, które chcą zaprogramować atrakcyjną wizualnie aplikację przy użyciu Python i Qt UI framework.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Ustawienie środowiska programistycznego zawierającego wszystkie potrzebne biblioteki, pakiety i frameworki.
- Tworzenie aplikacji desktopowej lub serwerowej, której interfejs użytkownika działa płynnie i jest atrakcyjny wizualnie.
- Wdrażanie różnych elementów interfejsu użytkownika i efektów, w tym widżetów, wykresów, warstw itp. w celu osiągnięcia maksymalnego efektu użyteczności.
- Wdrażanie dobrego projektu interfejsu użytkownika i organizacji kodu podczas fazy projektowania i rozwoju.
- Testowanie i debugowanie aplikacji.
Build REST APIs with Python and Flask
14 godzinTo prowadzone przez instruktora, interaktywne szkolenie (online lub stacjonarne) skierowane jest do programistów backendowych, którzy chcą tworzyć interfejsy API REST z użyciem Python i Flask.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zaimplementować interfejs API REST, który umożliwi aplikacji webowej Flask odczyt i zapis danych w bazie danych backendu.
- Opracować zaawansowane funkcje uwierzytelniania, takie jak tokeny odświeżania.
- Zbudować wielokrotnego użytku backend dla przyszłych projektów Python.
- Uprościć przechowywanie danych za pomocą SQLAlchemy.
- Wdrożyć interfejsy API REST na serwerze w chmurze.
Scientific Computing with Python SciPy
7 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać SciPy do tworzenia zaawansowanych funkcji obliczeń naukowych w Pythonie.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć tworzenie funkcji obliczeń naukowych.
- W pełni wykorzystać możliwości SciPy poprzez praktyczne przykłady złożonych operacji.
- Implementować i optymalizować algorytmy i funkcje matematyczne w celu rozwiązywania problemów naukowych.
- Projektować struktury danych i metody interpolacji do wizualizacji, przetwarzania i analizy.
Web Development with Web2Py
28 godzinWeb2py to oparty na Pythonie, darmowy framework typu open source do szybkiego tworzenia szybkich, skalowalnych, bezpiecznych i przenośnych aplikacji internetowych opartych na bazach danych.
Uczestnicy
Ten kurs jest skierowany do inżynierów i programistów korzystających z web2py jako frameworka do tworzenia stron internetowych