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Programa do Curso
Introdução
Visão geral dos recursos e da arquitetura CUDA
Configurar o ambiente de desenvolvimento
Fundamentos do Paralelo Programming
Trabalhando com o compilador Numba
Criando um kernel CUDA personalizado
Resolução de problemas
Resumo e conclusão
Requisitos
- Python experiência em programação
- Experiência com NumPy (ndarrays, ufuncs, etc.)
Público
- Desenvolvedores
14 horas
Declaração de Clientes (1)
Muito interativo com vários exemplos, com uma boa progressão de complexidade entre o início e o fim da formação.
Jenny - Andheo
Curso - GPU Programming with CUDA and Python
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