使用CUDA和Python進行GPU編程培訓
CUDA(統一計算設備架構)是由Nvidia創建的並行計算平臺和API。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向希望使用CUDA構建在NVIDIA GPU上並行運行的Python應用程序的中級開發者。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 使用Numba編譯器加速在NVIDIA GPU上運行的Python應用程序。
- 創建、編譯和啓動自定義CUDA內核。
- 管理GPU內存。
- 將基於CPU的應用程序轉換爲GPU加速的應用程序。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在實驗室環境中進行實際操作。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
課程簡介
介紹
- 什麼是GPU編程?
- 爲什麼使用CUDA與Python?
- 關鍵概念:線程、塊、網格
CUDA功能和架構概述
- GPU與CPU架構
- 理解SIMT(單指令多線程)
- CUDA編程模型
設置開發環境
- 安裝CUDA工具包和驅動程序
- 安裝Python和Numba
- 設置和驗證環境
並行編程基礎
- 並行執行簡介
- 理解線程和線程層次結構
- 處理線程束和同步
使用Numba編譯器
- Numba簡介
- 使用Numba編寫CUDA內核
- 理解@cuda.jit裝飾器
構建自定義CUDA內核
- 編寫和啓動基本內核
- 使用線程進行逐元素操作
- 管理網格和塊維度
內存管理
- GPU內存類型(全局、共享、本地、常量)
- 主機和設備之間的內存傳輸
- 優化內存使用並避免瓶頸
GPU加速高級主題
- 共享內存和同步
- 使用流進行異步執行
- 多GPU編程基礎
將基於CPU的應用程序轉換爲GPU
- 分析CPU代碼
- 識別可並行化的部分
- 將邏輯移植到CUDA內核
故障排除
- 調試CUDA應用程序
- 常見錯誤及解決方法
- 測試和驗證的工具與技術
總結與下一步
- 回顧關鍵概念
- GPU編程的最佳實踐
- 持續學習的資源
最低要求
- 具備Python編程經驗
- 熟悉NumPy(ndarrays、ufuncs等)
受衆
- 開發者
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客戶評論 (1)
互動性很強,提供了各種示例,培訓從開始到結束的複雜性逐步提升。
Jenny - Andheo
課程 - GPU Programming with CUDA and Python
機器翻譯
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這門由講師指導的線下或線上培訓面向中級到高級Python開發者,旨在幫助他們採用專業的實踐和模式,以構建生產級的Python系統。
在培訓結束時,學員將能夠:
- 應用Python類型系統、數據類和類型檢查,以提高代碼的可靠性。
- 使用設計模式和架構原則來構建健壯的應用程序。
- 正確使用asyncio和多進程實現併發和並行。
- 使用pytest、基於屬性的測試和CI管道構建經過良好測試的代碼。
- 對Python應用程序進行性能分析、優化並使其適用於生產環境。
- 使用現代工具和容器打包、分發和部署Python項目。
課程形式
- 互動講座和簡短演示。
- 每天的實踐實驗和編碼練習。
- 集成了模式、測試和部署的頂點小項目。
課程定製選項
- 如需定製培訓或聚焦特定領域(數據、Web或基礎設施),請聯繫我們安排。
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本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向中級到高級的機器學習工程師、AI 開發者和軟件工程師,幫助他們使用 Python 構建健壯、可用於生產的自主代理。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 設計和實現代理循環及決策工作流。
- 集成外部工具和 API 以擴展代理功能。
- 實現代理的短期和長期內存架構。
- 協調多步驟編排和代理可組合性。
- 爲部署的代理應用安全、訪問控制和可觀測性最佳實踐。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 使用 Python 和流行 SDK 構建代理的動手實驗。
- 基於項目的練習,生成可部署的原型。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們安排。
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- 使用Python的核心AI庫實現AI算法。
- 處理監督學習、無監督學習和強化學習模型。
- 將AI解決方案集成到現有應用程序和工作流程中。
- 評估模型性能,並優化準確性和效率。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在即時實驗室環境中進行動手操作。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
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14 小時這種講師指導的現場培訓在 澳門(在線或現場)進行,面向希望使用 AWS Cloud9 增強其 Python 開發體驗的中級 Python 開發人員。
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- 設置和配置 AWS Cloud9 以進行 Python 開發。
- 瞭解 AWS Cloud9 IDE 介面和功能。
- 在 AWS Cloud9 中編寫、調試和部署 Python 個應用程式。
- 使用 AWS Cloud9 平臺與其他開發人員協作。
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培訓結束後,參與者將能夠:
- 理解構建聊天機器人的基礎知識
- 使用Python構建、測試、部署和調試各種聊天機器人
受衆
- 開發者
課程形式
- 部分講座,部分討論,練習和大量動手實踐
注意
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
CUDA管理
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 CUDA 的架構、元件和功能。
- 安裝和配置 CUDA 環境。
- 管理和優化 CUDA 資源。
- 調試和排查常見的 CUDA 問題。
使用Python和Dask進行數據擴展分析
14 小時本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向希望使用Dask與Python生態系統構建、擴展和分析大型數據集的數據科學家和軟件工程師。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 設置環境,開始使用Dask和Python進行大數據處理。
- 探索Dask中可用的功能、庫、工具和API。
- 瞭解Dask如何加速Python中的並行計算。
- 學習如何使用Dask擴展Python生態系統(Numpy、SciPy和Pandas)。
- 優化Dask環境,以保持處理大型數據集時的高性能。
Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
14 小時本課程爲講師指導的培訓,在澳門(線上或線下)進行,面向希望提升使用Pandas和NumPy進行數據分析和操作技能的中級Python開發者和數據分析師。
通過本培訓,參與者將能夠:
- 設置包含Python、Pandas和NumPy的開發環境。
- 使用Pandas和NumPy創建數據分析應用。
- 執行高級數據整理、排序和過濾操作。
- 進行聚合操作並分析時間序列數據。
- 使用Matplotlib和其他可視化庫進行數據可視化。
- 調試和優化數據分析代碼。
FARM (FastAPI, React, 和 MongoDB) 全棧開發
14 小時本課程由講師主導,提供線下或線上培訓,旨在幫助開發者使用 FARM (FastAPI, React, 和 MongoDB) 技術棧構建動態、高性能且可擴展的 Web 應用。
通過本課程,學員將能夠:
- 搭建集成了 FastAPI、React 和 MongoDB 的開發環境。
- 理解 FARM 技術棧的關鍵概念、特點和優勢。
- 學習如何使用 FastAPI 構建 REST API。
- 學習如何使用 React 設計交互式應用。
- 使用 FARM 技術棧開發、測試和部署應用(前端和後端)。
使用Python和FastAPI開發API
14 小時本課程爲講師指導的培訓,在澳門(線上或線下)進行,面向希望使用FastAPI與Python更快速、更輕鬆地構建、測試和部署RESTful API的開發者。
通過本課程,學員將能夠:
- 設置必要的開發環境,以使用Python和FastAPI開發API。
- 使用FastAPI庫更快速、更輕鬆地創建API。
- 學習如何基於Pydantic和OpenAPI創建數據模型和模式。
- 使用SQLAlchemy將API連接到數據庫。
- 使用FastAPI工具在API中實現安全和身份驗證。
- 構建容器鏡像並將Web API部署到雲服務器。
使用Python和TensorFlow進行欺詐檢測
14 小時這種以講師為主導的澳門現場現場培訓針對的是希望使用TensorFlow分析潛在欺詐數據的數據科學家。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 在Python和TensorFlow中創建欺詐檢測模型。
- 建立線性回歸和線性回歸模型來預測欺詐。
- 開發一個端到端的人工智慧應用程序來分析欺詐數據。
使用Modin加速Python Pandas工作流
14 小時這種由 講師指導的 澳門 現場現場培訓(在線或現場)面向希望使用 Modin 構建和實施並行計算的數據科學家和開發人員 Pandas 以加快數據分析速度。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 設置必要的環境,開始使用 Modin 大規模開發 Pandas 工作流。
- 瞭解 Modin 的功能、架構和優勢。
- 瞭解 Modin、Dask 和 Ray 之間的區別。
- 使用 Modin 更快地執行 Pandas 操作。
- 實現整個 Pandas API 和函數。