Alt Kategoriler (1)

Image for the CUDA (Compute Unified Device Architecture)

CUDA (Compute Unified Device Architecture)

Diğer Eğitimlerimize Göz Atın

GPU Programming with OpenACC

 28 Saat
Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), heterojen cihazları programlamak ve paralelliklerinden yararlanmak için OpenACC kullanmak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan geliştiricilere yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
  • Bir OpenACC geliştirme ortamı kurmak.
  • Temel bir OpenACC programı yazmak ve çalıştırmak.
  • Kodu OpenACC direktifleri ve maddeleriyle etiketlemek.
  • OpenACC API'leri ve kütüphanelerini kullanmak.
  • OpenACC programlarını profillemek, hata ayıklamak ve optimize etmek.
Daha Fazla...

Introduction to GPU Programming

 21 Saat
Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), GPU programlamanın temellerini ve GPU uygulamaları geliştirmek için ana çerçeveleri ve araçları öğrenmek isteyen yeni başlayan ve orta seviyedeki geliştiricilere yöneliktir.
  • Bu eğitimin sonunda katılımcılar:
    GPU işlem ve CPU arasındaki farkı ve GPU programlamanın avantajlarını ve zorluklarını anlayabilecektir.
  • GPU uygulamaları için doğru çerçeveyi ve aracı seçebilecektir.
  • Çerçevelerden ve araçlardan bir veya daha fazlasını kullanarak vektör toplama gerçekleştiren temel bir GPU programı oluşturabilecektir.
  • Cihaz bilgilerini sorgulamak, cihaz belleği ayırmak ve serbest bırakmak, ana bilgisayar ile cihaz arasında veri kopyalamak, çekirdekleri başlatmak ve iş parçacıklarını senkronize etmek için ilgili API'leri, dilleri ve kitaplıkları kullanabilecektir.
  • Veri transferlerini ve bellek erişimlerini optimize etmek için ilgili bellek alanlarını (global, yerel, sabit ve özel) kullanabilecektir.
  • Paralelliği kontrol etmek için iş öğeleri, çalışma grupları, iş parçacıkları, bloklar ve ızgaralar gibi ilgili yürütme modellerini kullanabilecektir.
  • CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK ve NVIDIA Nsight gibi araçları kullanarak GPU programlarını hata ayıklayabilecek ve test edebilecektir.
  • Birleştirme, önbelleğe alma, ön getirme ve profil oluşturma gibi teknikleri kullanarak GPU programlarını optimize edebilecektir.
Daha Fazla...

GPU Programming - OpenCL vs CUDA vs ROCm

 28 Saat
Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), GPU programlama için farklı çerçeveleri kullanmak ve özelliklerini, performansını ve uyumluluğunu karşılaştırmak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan geliştiricilere yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
  • OpenCL SDK, CUDA Toolkit, ROCm Platformu, OpenCL'u destekleyen bir cihaz, CUDA veya ROCm ve Visual Studio Code içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
  • OpenCL, CUDA ve ROCm kullanarak vektör toplama gerçekleştiren temel bir GPU programı oluşturmak ve her bir çerçevenin sözdizimini, yapısını ve yürütülmesini karşılaştırmak.
  • Cihaz bilgilerini sorgulamak, cihaz belleği ayırmak ve serbest bırakmak, ana bilgisayar ve cihaz arasında veri kopyalamak, çekirdekleri başlatmak ve iş parçacıklarını senkronize etmek için ilgili API'leri kullanmak.
  • Cihazda yürütülen ve verileri işleyen çekirdekleri yazmak için ilgili dilleri kullanmak.
  • Yaygın görevleri ve işlemleri gerçekleştirmek için ilgili yerleşik işlevleri, değişkenleri ve kitaplıkları kullanmak.
  • Veri aktarımlarını ve bellek erişimlerini optimize etmek için global, yerel, sabit ve özel gibi ilgili bellek alanlarını kullanmak.
  • Paralelliği tanımlayan iş parçacıklarını, blokları ve ızgaraları kontrol etmek için ilgili yürütme modellerini kullanmak.
  • CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK ve NVIDIA Nsight gibi araçları kullanarak GPU programlarını hata ayıklamak ve test etmek.
  • Birleştirme, önbellekleme, ön getirme ve profil oluşturma gibi teknikleri kullanarak GPU programlarını optimize etmek.
Daha Fazla...

ROCm for Windows

 21 Saat
Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), AMD GPU'ları programlamak ve paralelliklerinden yararlanmak isteyen başlangıç ​​seviyesi ve orta seviye geliştiricilere yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
  • ROCm Platformu, bir AMD GPU ve Visual Studio Code içeren bir geliştirme ortamı Windows üzerinde kurmak.
  • AMD GPU üzerinde vektör toplama gerçekleştiren ve sonuçları GPU belleğinden alan temel bir ROCm programı oluşturmak.
  • Cihaz bilgilerini sorgulamak, cihaz belleği ayırmak ve serbest bırakmak, ana bilgisayar ve cihaz arasında veri kopyalamak, çekirdekleri başlatmak ve iş parçacıklarını senkronize etmek için ROCm API'sini kullanmak.
  • GPU üzerinde yürütülen ve verileri işleyen çekirdekleri yazmak için HIP dilini kullanmak.
  • Yaygın görevleri ve işlemleri gerçekleştirmek için HIP yerleşik işlevlerini, değişkenlerini ve kitaplıklarını kullanmak.
  • Veri aktarımlarını ve bellek erişimlerini optimize etmek için ROCm ve HIP bellek alanlarını (global, paylaşılan, sabit ve yerel) kullanmak.
  • Paralelliği tanımlayan iş parçacıklarını, blokları ve ızgaraları kontrol etmek için ROCm ve HIP yürütme modellerini kullanmak.
  • ROCm Hata Ayıklayıcısı ve ROCm Profil Oluşturucu gibi araçları kullanarak ROCm ve HIP programlarını hata ayıklamak ve test etmek.
  • Birleştirme, önbellekleme, ön getirme ve profil oluşturma gibi teknikleri kullanarak ROCm ve HIP programlarını optimize etmek.
Daha Fazla...

AMD GPU Programming

 28 Saat
Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), ROCm ve HIP kullanarak AMD GPU’leri programlamak ve paralelliklerinden yararlanmak isteyen başlangıç ​​seviyesi ile orta seviye geliştiricilere yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
  • ROCm Platformu, bir AMD GPU ve Visual Studio Code içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
  • AMD GPU üzerinde vektör toplama gerçekleştiren ve sonuçları GPU belleğinden alan temel bir ROCm programı oluşturmak.
  • Cihaz bilgilerini sorgulamak, cihaz belleği ayırmak ve serbest bırakmak, ana bilgisayar ve cihaz arasında veri kopyalamak, çekirdekleri başlatmak ve iş parçacıklarını senkronize etmek için ROCm API’sini kullanmak.
  • AMD GPU üzerinde yürütülen ve verileri işleyen çekirdekleri yazmak için HIP dilini kullanmak.
  • Yaygın görevleri ve işlemleri gerçekleştirmek için HIP yerleşik işlevlerini, değişkenlerini ve kitaplıklarını kullanmak.
  • Veri aktarımlarını ve bellek erişimlerini optimize etmek için ROCm ve HIP bellek alanlarını (global, paylaşılan, sabit ve yerel) kullanmak.
  • Paralelliği tanımlayan iş parçacıklarını, blokları ve ızgaraları kontrol etmek için ROCm ve HIP yürütme modellerini kullanmak.
  • ROCm Hata Ayıklayıcısı ve ROCm Profil Oluşturucu gibi araçları kullanarak ROCm ve HIP programlarını hata ayıklamak ve test etmek.
  • Birleştirme, önbellekleme, ön getirme ve profil oluşturma gibi teknikleri kullanarak ROCm ve HIP programlarını optimize etmek.
Daha Fazla...

GPU Programming with CUDA

 28 Saat
Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), CUDA'yı kullanarak NVIDIA GPU'leri programlamak ve onların paralelliğinden yararlanmak isteyen başlangıç ​​seviyesi ile orta seviye geliştiricilere yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
  • CUDA Toolkit, bir NVIDIA GPU ve Visual Studio Code içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
  • NVIDIA GPU üzerinde vektör toplama gerçekleştiren ve sonuçları NVIDIA GPU belleğinden alan temel bir CUDA programı oluşturmak.
  • Cihaz bilgilerini sorgulamak, cihaz belleğini ayırmak ve serbest bırakmak, ana bilgisayar ve cihaz arasında veri kopyalamak, çekirdekleri başlatmak ve iş parçacıklarını senkronize etmek için CUDA API'sini kullanmak.
  • NVIDIA GPU üzerinde yürütülen ve verileri işleyen çekirdekleri yazmak için CUDA C/C++ dilini kullanmak.
  • Yaygın görevleri ve işlemleri gerçekleştirmek için CUDA yerleşik işlevlerini, değişkenlerini ve kitaplıklarını kullanmak.
  • Veri transferlerini ve bellek erişimlerini optimize etmek için global, paylaşımlı, sabit ve yerel gibi CUDA bellek alanlarını kullanmak.
  • Paralelliği tanımlayan iş parçacıklarını, blokları ve ızgaraları kontrol etmek için CUDA yürütme modelini kullanmak.
  • CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK ve NVIDIA Nsight gibi araçları kullanarak CUDA programlarını hata ayıklamak ve test etmek.
  • Birleştirme, önbellekleme, ön getirme ve profil oluşturma gibi teknikleri kullanarak CUDA programlarını optimize etmek.
Müşterilerin %97'si memnun.
Daha Fazla...

Administration of CUDA

 35 Saat
Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), CUDA ortamlarını kurmak, yapılandırmak, yönetmek ve sorun gidermek isteyen başlangıç seviyesindeki sistem yöneticilerine ve BT profesyonellerine yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
  • CUDA'nın mimarisini, bileşenlerini ve yeteneklerini anlayabilecektir.
  • CUDA ortamlarını kurup yapılandırabilecektir.
  • CUDA kaynaklarını yönetip optimize edebilecektir.
  • Yaygın CUDA sorunlarını ayıklayıp çözebilecektir.
Daha Fazla...

GPU Programming with OpenCL

 28 Saat
Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), farklı türdeki cihazları programlamak ve paralelliklerinden yararlanmak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan geliştiricilere yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
  • OpenCL SDK'sını, OpenCL'yi destekleyen bir cihazı ve Visual Studio Code'u içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
  • Cihaz üzerinde vektör toplama gerçekleştiren ve sonuçları cihaz belleğinden alan temel bir OpenCL programı oluşturmak.
  • Cihaz bilgilerini sorgulamak, bağlamlar, komut kuyrukları, arabellekler, çekirdekler ve olaylar oluşturmak için OpenCL API'sini kullanmak.
  • Cihaz üzerinde yürütülen ve verileri işleyen çekirdekleri yazmak için OpenCL C dilini kullanmak.
  • Yaygın görevleri ve işlemleri gerçekleştirmek için OpenCL yerleşik işlevlerini, uzantılarını ve kitaplıklarını kullanmak.
  • Veri transferlerini ve bellek erişimlerini optimize etmek için OpenCL ana bilgisayar ve cihaz bellek modellerini kullanmak.
  • İş öğelerini, iş gruplarını ve ND aralıklarını kontrol etmek için OpenCL yürütme modelini kullanmak.
  • CodeXL, Intel VTune ve NVIDIA Nsight gibi araçları kullanarak OpenCL programlarını hata ayıklamak ve test etmek.
  • Vektörleştirme, döngü açma, yerel bellek ve profil oluşturma gibi teknikleri kullanarak OpenCL programlarını optimize etmek.
Daha Fazla...

GPU Programming with CUDA and Python

 14 Saat
Bu danışmaoduğucu, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) Türkiye'ta, CUDA'yı kullanarak NVIDIA GPU cihazlarında paralel olarak çalışan Python uygulamalar oluşturmak isteyen orta seviye geliştiricilere yönelik tasarlanmıştır. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
Daha Fazla...

NVIDIA GPU Programming - Extended

 21 Saat
Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim kursu, Türkiye’da paralel hesaplama için GPU’leri nasıl programlayacağınızı, çeşitli platformları nasıl kullanacağınızı, CUDA platformu ve özellikleriyle nasıl çalışacağınızı ve CUDA kullanarak çeşitli optimizasyon tekniklerini nasıl gerçekleştireceğinizi kapsamaktadır. Uygulamalardan bazıları derin öğrenme, analitik, görüntü işleme ve mühendislik uygulamalarını içerir.
Daha Fazla...

Son Güncellenme:

Danışanlarımızın Yorumları (2)

Very interactive with various examples, with a good progression in complexity between the start and the end of the training.

Jenny - Andheo

Eğitim - GPU Programming with CUDA and Python

Trainers energy and humor.

Tadeusz Kaluba - Nokia Solutions and Networks Sp. z o.o.

Eğitim - NVIDIA GPU Programming - Extended

Yaklaşan Etkinlikler

ROCm for Windows

2025-05-26 09:30
21 Saat
Online
17415 TRY (Online(internet ortamında canlı eğitim))

ROCm for Windows

2025-06-09 09:30
21 Saat
Online
17415 TRY (Online(internet ortamında canlı eğitim))

Administration of CUDA

2025-06-23 09:30
35 Saat
Online
29025 TRY (Online(internet ortamında canlı eğitim))

NVIDIA GPU Programming - Extended

2025-07-07 09:30
21 Saat
Online
24381 TRY (Online(internet ortamında canlı eğitim))

AMD GPU Programming

2025-07-21 09:30
28 Saat
Online
23220 TRY (Online(internet ortamında canlı eğitim))

Türkiyenin Diğer Şehirleri

Diğer Ülkeler

Dünyanın her yerinde eğitim veriyoruz.

Danışmanlık

GPU Danışmanlık
Online GPU training, Online GPU training courses, Online Weekend GPU courses, Online Evening GPU training, Online GPU instructor-led, Online GPU training, Online GPU private courses, Online GPU one on one training, Online Weekend GPU training, Online GPU on-site, Online GPU classes, Online GPU boot camp, Online GPU instructor-led, Online GPU trainer, Online GPU instructor, Online Evening GPU courses, Online GPU coaching