Programa do Curso
Introdução
- O que é programação de GPU?
- Por que usar CUDA com Python?
- Conceitos principais: Threads, Blocos, Grades
Visão geral das funcionalidades e arquitetura do CUDA
- Arquitetura de GPU vs CPU
- Entendendo SIMT (Single Instruction, Multiple Threads)
- Modelo de programação CUDA
Configurando o Ambiente de Desenvolvimento
- Instalando a CUDA Toolkit e drivers
- Instalando Python e Numba
- Configurando e verificando o ambiente
Fundamentos da Programação Paralela
- Introdução à execução paralela
- Entendendo threads e hierarquias de threads
- Trabalhando com warps e sincronização
Trabalhando com o Compilador Numba
- Introdução ao Numba
- Escrevendo kernels CUDA com Numba
- Entendendo os decoradores @cuda.jit
Criando um Kernel Personalizado CUDA
- Escrevendo e lançando um kernel básico
- Usando threads para operações elementares
- Gestionando dimensões de grade e bloco
Gestão de Memória
- Tipos de memória da GPU (global, compartilhada, local, constante)
- Transferência de memória entre host e dispositivo
- Otimizando o uso de memória e evitando gargalos
Tópicos Avançados em Aceleração por GPU
- Memória compartilhada e sincronização
- Usando streams para execução assíncrona
- Noções básicas de programação multi-GPU
Convertendo Aplicações Baseadas em CPU para GPU
- Perfis de código CPU
- Identificando seções paralelizáveis
- Portando lógica para kernels CUDA
Solução de Problemas
- Depurando aplicações CUDA
- Erros comuns e como resolvê-los
- Ferramentas e técnicas para testes e validação
Resumo e Próximos Passos
- Revisão de conceitos principais
- Melhores práticas em programação de GPU
- Recursos para aprendizado contínuo
Requisitos
- Experiência com programação Python
- Experiência com NumPy (ndarrays, ufuncs, etc.)
Público-alvo
- Desenvolvedores
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
Preço por grupo privado, treinamento online ao vivo, a partir de 2600 € + VAT*
Entre em contato conosco para obter um orçamento preciso e conhecer nossas promoções mais recentes
Testemunhos de Clientes (1)
Muito interativo com diversos exemplos, com uma boa progressão de complexidade do início ao fim do treinamento.
Jenny - Andheo
Curso - GPU Programming with CUDA and Python
Máquina Traduzida