Formation GPU en Belgique

Cette formation en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser OpenACC pour programmer des dispositifs hétérogènes et exploiter leur parallélisme.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer un environnement de développement comprenant le SDK OpenACC, un périphérique supportant OpenACC et du Visual Studio code.
• Créer un programme OpenACC de base qui effectue une addition vectorielle sur l'appareil et récupère les résultats de la mémoire de l'appareil.
• Utilisez les directives et clauses OpenACC pour annoter le code et spécifier les régions parallèles, le mouvement des données et les options d'optimisation.
• Utiliser l'API OpenACC pour demander des informations sur les périphériques, définir leur numéro, gérer les erreurs et synchroniser les événements.
• Utiliser les bibliothèques OpenACC et les fonctions d'interopérabilité pour intégrer OpenACC à d'autres modèles de programmation, tels que CUDA, OpenMP et MPI.
• Utiliser les outils OpenACC pour profiler et déboguer les programmes OpenACC et identifier les goulets d'étranglement et les opportunités en matière de performances.
• Optimiser les programmes OpenACC en utilisant des techniques telles que la localité des données, la fusion des boucles, la fusion des noyaux et l'auto-tuning.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre les bases de la programmation GPU et les principaux cadres et outils pour le développement d'applications GPU.

• A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  Comprendre la différence entre le CPU et l'informatique GPU ainsi que les avantages et les défis de la programmation GPU.
• Choisir le cadre et l'outil appropriés pour leur application GPU.
• Créer un programme GPU de base qui effectue une addition vectorielle en utilisant un ou plusieurs cadres et outils.
• Utiliser les API, langages et bibliothèques respectifs pour demander des informations sur le périphérique, allouer et désallouer la mémoire du périphérique, copier des données entre l'hôte et le périphérique, lancer des noyaux et synchroniser des threads.
• Utiliser les espaces mémoire respectifs, tels que global, local, constant et privé, pour optimiser les transferts de données et les accès à la mémoire.
• Utiliser les modèles d'exécution respectifs, tels que les éléments de travail, les groupes de travail, les threads, les blocs et les grilles, pour contrôler le parallélisme.
• Déboguer et tester les programmes GPU à l'aide d'outils tels que CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK et NVIDIA Nsight.
• Optimiser les programmes GPU à l'aide de techniques telles que le coalescing, la mise en cache, le prefetching et le profilage.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser différents frameworks pour la programmation GPU et comparer leurs caractéristiques, leurs performances et leur compatibilité.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer un environnement de développement comprenant OpenCL SDK, CUDA Toolkit, ROCm Platform, un appareil prenant en charge OpenCL, CUDA ou ROCm, et Visual Studio Code.
• Créer un programme GPU de base qui effectue une addition vectorielle en utilisant OpenCL, CUDA et ROCm, et comparer la syntaxe, la structure et l'exécution de chaque cadre.
• Utiliser les API respectives pour demander des informations sur les périphériques, allouer et désallouer la mémoire des périphériques, copier des données entre l'hôte et le périphérique, lancer des noyaux et synchroniser des threads.
• Utiliser les langages respectifs pour écrire des noyaux qui s'exécutent sur l'appareil et manipulent des données.
• Utiliser les fonctions intégrées, les variables et les bibliothèques respectives pour effectuer des tâches et des opérations courantes.
• Utiliser les espaces mémoire respectifs, tels que global, local, constant et privé, pour optimiser les transferts de données et les accès à la mémoire.
• Utiliser les modèles d'exécution respectifs pour contrôler les threads, les blocs et les grilles qui définissent le parallélisme.
• Déboguer et tester les programmes GPU à l'aide d'outils tels que CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK et NVIDIA Nsight.
• Optimiser les programmes GPU à l'aide de techniques telles que le coalescing, la mise en cache, le prefetching et le profilage.

CloudMatrix est la plateforme unifiée de développement et déploiement IA de Huawei conçue pour prendre en charge des pipelines d'inférence évolutifs et de production.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un instructeur s'adresse aux professionnels de l'IA débutants à intermédiaires qui souhaitent déployer et surveiller des modèles IA en utilisant la plateforme CloudMatrix avec une intégration CANN et MindSpore.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser CloudMatrix pour l'emballage, le déploiement et le service des modèles.
• Convertir et optimiser des modèles pour les puces Ascend.
• Mettre en place des pipelines pour des tâches d'inférence en temps réel et par lots.
• Surveiller les déploiements et ajuster les performances dans un environnement de production.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Utilisation pratique de CloudMatrix avec des scénarios de déploiement réels.
• Exercices guidés axés sur la conversion, l'optimisation et l'échelle.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours basée sur votre infrastructure IA ou environnement cloud, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

Cette formation en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent installer et utiliser ROCm sur Windows pour programmer les AMD GPUs et exploiter leur parallélisme.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer un environnement de développement comprenant la plate-forme ROCm, un code AMD GPU et Visual Studio sur Windows.
• Créer un programme ROCm de base qui effectue une addition vectorielle sur le GPU et récupère les résultats de la mémoire GPU.
• Utiliser l'API ROCm pour demander des informations sur le périphérique, allouer et désallouer la mémoire du périphérique, copier des données entre l'hôte et le périphérique, lancer des noyaux et synchroniser des threads.
• Utiliser le langage HIP pour écrire des noyaux qui s'exécutent sur la mémoire GPU et manipulent des données.
• Utiliser les fonctions intégrées, les variables et les bibliothèques HIP pour effectuer des tâches et des opérations courantes.
• Utiliser les espaces mémoire ROCm et HIP, tels que les espaces globaux, partagés, constants et locaux, pour optimiser les transferts de données et les accès à la mémoire.
• Utiliser les modèles d'exécution ROCm et HIP pour contrôler les threads, les blocs et les grilles qui définissent le parallélisme.
• Déboguer et tester les programmes ROCm et HIP à l'aide d'outils tels que ROCm Debugger et ROCm Profiler.
• Optimiser les programmes ROCm et HIP en utilisant des techniques telles que le coalescing, le caching, le prefetching et le profiling.

Cette formation en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser ROCm et HIP pour programmer les AMD GPUs et exploiter leur parallélisme.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place un environnement de développement comprenant la plate-forme ROCm, un code AMD GPU et Visual Studio.
• Créer un programme ROCm de base qui effectue une addition vectorielle sur le GPU et récupère les résultats de la mémoire GPU.
• Utiliser l'API ROCm pour demander des informations sur le périphérique, allouer et désallouer la mémoire du périphérique, copier des données entre l'hôte et le périphérique, lancer des noyaux et synchroniser des threads.
• Utiliser le langage HIP pour écrire des noyaux qui s'exécutent sur la mémoire GPU et manipulent des données.
• Utiliser les fonctions intégrées, les variables et les bibliothèques HIP pour effectuer des tâches et des opérations courantes.
• Utiliser les espaces mémoire ROCm et HIP, tels que les espaces globaux, partagés, constants et locaux, pour optimiser les transferts de données et les accès à la mémoire.
• Utiliser les modèles d'exécution ROCm et HIP pour contrôler les threads, les blocs et les grilles qui définissent le parallélisme.
• Déboguer et tester les programmes ROCm et HIP à l'aide d'outils tels que ROCm Debugger et ROCm Profiler.
• Optimiser les programmes ROCm et HIP en utilisant des techniques telles que le coalescing, le caching, le prefetching et le profiling.

Ascend, Biren et Cambricon sont des plateformes de matériel IA leaders en Chine, chacune offrant des outils uniques d'accélération et de profilage pour les charges de travail AI à l'échelle de production.

Cette formation en direct dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs高级AI基础设施和性能工程师，他们希望在多个中国AI芯片平台上优化模型推理和训练工作流。

到本培训结束时，参与者将能够：

• 在Ascend、Biren和Cambricon平台上对模型进行基准测试。
• 识别系统瓶颈和内存/计算低效问题。
• 应用图级、内核级和操作符级优化。
• 调整部署管道以提高吞吐量和减少延迟。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 在每个平台上实际使用性能分析和优化工具。
• 专注于实用调优场景的指导练习。

课程定制选项

• 如需基于您的性能环境或模型类型对此课程进行定制培训，请联系我们安排。

Les architectures chinoises GPU telles que Huawei Ascend, Biren et Cambricon MLUs offrent des alternatives à CUDA adaptées aux marchés locaux de l'IA et du calcul haute performance.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux programmeurs avancés GPU et aux spécialistes d'infrastructure qui souhaitent migrer et optimiser des applications CUDA existantes pour leur déploiement sur des plateformes matérielles chinoises.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Évaluer la compatibilité des charges de travail CUDA existantes avec les alternatives à base de puces chinoises.
• Migrer des bases de code CUDA vers Huawei CANN, Biren SDK et environnements Cambricon BANGPy.
• Comparer les performances et identifier les points d'optimisation sur différents plateformes.
• Aborder les défis pratiques du support inter-architecture et du déploiement.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Laboratoires pratiques de traduction de code et de comparaison des performances.
• Exercices guidés axés sur les stratégies d'adaptation multi-GPU.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée basée sur votre plateforme ou projet CUDA, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser CUDA pour programmer les NVIDIA GPU et exploiter leur parallélisme.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer un environnement de développement comprenant CUDA Toolkit, un NVIDIA GPU et un code Visual Studio.
• Créer un programme CUDA de base qui effectue une addition vectorielle sur le GPU et récupère les résultats dans la mémoire du GPU.
• Utiliser l'API CUDA pour demander des informations sur les périphériques, allouer et désallouer la mémoire des périphériques, copier des données entre l'hôte et le périphérique, lancer des noyaux et synchroniser des threads.
• Utiliser le langage CUDA C/C++ pour écrire des noyaux qui s'exécutent sur la mémoire GPU et manipulent des données.
• Utiliser les fonctions intégrées, les variables et les bibliothèques CUDA pour effectuer des tâches et des opérations courantes.
• Utiliser les espaces mémoire CUDA, tels que les espaces globaux, partagés, constants et locaux, pour optimiser les transferts de données et les accès à la mémoire.
• Utiliser le modèle d'exécution CUDA pour contrôler les threads, les blocs et les grilles qui définissent le parallélisme.
• Déboguer et tester les programmes CUDA à l'aide d'outils tels que CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK et NVIDIA Nsight.
• Optimiser les programmes CUDA à l'aide de techniques telles que le coalescing, la mise en cache, le prefetching et le profilage.

97% de clients satisfaits.

Huawei Ascend est une famille de processeurs IA conçus pour l'inférence et la formation à haute performance.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un formateur s'adresse aux ingénieurs AI intermédiaires et aux scientifiques des données qui souhaitent développer et optimiser des modèles de réseau neuronal en utilisant la plateforme Ascend de Huawei et l'outil CANN.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer l'environnement de développement CANN.
• Développer des applications IA à l'aide de MindSpore et des workflows CloudMatrix.
• Optimiser les performances sur les NPUs Ascend en utilisant des opérateurs personnalisés et le tiling.
• Déployer des modèles dans des environnements edge ou cloud.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Utilisation pratique de Huawei Ascend et de l'outil CANN dans des applications d'exemple.
• Exercices guidés axés sur la construction, la formation et le déploiement du modèle.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée basée sur votre infrastructure ou vos jeux de données, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Les accélérateurs Biren AI sont des GPU de haute performance conçus pour les charges de travail en IA et HPC, avec un support pour l'entraînement et l'inférence à grande échelle.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un formateur est destinée aux développeurs intermédiaires à avancés qui souhaitent programmer et optimiser des applications en utilisant la pile GPU propriétaire de Biren, avec des comparaisons pratiques avec les environnements basés sur CUDA.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture et la hiérarchie mémoire Biren GPU.
• Mettre en place l'environnement de développement et utiliser le modèle de programmation Biren.
• Traduire et optimiser des codes au style CUDA pour les plateformes Biren.
• Appliquer des techniques d'ajustement de performance et de débogage.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Utilisation pratique de la SDK Biren dans des charges de travail GPU d'exemple.
• Exercices guidés axés sur le portage et l'ajustement de performance.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours basée sur votre pile d'applications ou vos besoins d'intégration, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

Les Cambricon MLUs (Machine Learning Unités) sont des puces AI spécialisées optimisées pour l'inférence et la formation dans les scénarios de périphérie et de centre de données.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site), animée par un formateur, s'adresse aux développeurs intermédiaires souhaitant construire et déployer des modèles AI à l'aide du cadre BANGPy et du SDK Neuware sur le matériel Cambricon MLU.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et configurer les environnements de développement BANGPy et Neuware.
• Développer et optimiser des modèles basés sur Python et C++ pour Cambricon MLUs.
• Déployer des modèles vers des appareils de périphérie et de centre de données exécutant le runtime Neuware.
• Intégrer les flux de travail ML avec des fonctionnalités d'accélération spécifiques à MLU.

Format du cours

• Cours interactifs et discussions.
• Utilisation pratique de BANGPy et Neuware pour le développement et le déploiement.
• Exercices guidés axés sur l'optimisation, l'intégration et les tests.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours basée sur votre modèle d'appareil Cambricon ou votre cas d'utilisation, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Introduction à Cambricon et à l'architecture MLU

• Aperçu de la gamme de puces AI de Cambricon
• Architecture MLU et pipeline d'instructions
• Types de modèles pris en charge et cas d'utilisation

Installation du chaînon de développement

• Installation de BANGPy et du SDK Neuware
• Configuration de l'environnement pour Python et C++
• Compatibilité des modèles et prétraitement

Développement de modèles avec BANGPy

• Gestion de la structure et de la forme du tenseur
• Construction du graphe de calcul
• Soutien aux opérations personnalisées dans BANGPy

Déploiement avec le runtime Neuware

• Conversion et chargement des modèles
• Contrôle d'exécution et d'inférence
• Pratiques de déploiement pour périphérie et centre de données

Optimisation des performances

• Mappage mémoire et réglage par couche
• Suivi d'exécution et profilage
• Bouchons courants et corrections

Intégration de MLU dans les applications

• Utilisation des API Neuware pour l'intégration d'applications
• Soutien au streaming et aux modèles multiples
• Scénarios d'inférence hybride CPU-MLU

Projet de bout en bout et Use Case

• Laboratoire : déploiement d'un modèle vision ou NLP
• Inférence périphérique avec intégration BANGPy
• Test de précision et de débit

Récapitulatif et prochaines étapes

• Compréhension des structures de modèles d'apprentissage automatique
• Expérience avec Python et/ou C++
• Familiarité avec les concepts de déploiement et d'accélération des modèles

Audience

• Développeurs AI embarqués
• Ingénieurs ML déployant sur périphérie ou centre de données
• Développeurs travaillant avec l'infrastructure AI chinoise

Récapitulatif et prochaines étapes

Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux administrateurs système débutants et aux professionnels de l'informatique qui souhaitent installer, configurer, gérer et dépanner les environnements CUDA.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture, les composants et les capacités de CUDA.
• Installer et configurer les environnements CUDA.
• Gérer et optimiser les ressources CUDA.
• Déboguer et résoudre les problèmes CUDA les plus courants.

Cette formation en direct dans Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser OpenCL pour programmer des dispositifs hétérogènes et exploiter leur parallélisme.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place un environnement de développement comprenant le SDK OpenCL, un appareil supportant le OpenCL et le code Visual Studio.
• Créer un programme OpenCL de base qui effectue une addition vectorielle sur l'appareil et récupère les résultats de la mémoire de l'appareil.
• Utiliser l'API OpenCL pour demander des informations sur le périphérique, créer des contextes, des files d'attente de commandes, des tampons, des noyaux et des événements.
• Utiliser le langage C OpenCL pour écrire des noyaux qui s'exécutent sur le périphérique et manipulent des données.
• Utiliser les fonctions intégrées, les extensions et les bibliothèques OpenCL pour effectuer des tâches et des opérations courantes.
• Utiliser les modèles de mémoire de l'hôte et de l'appareil pour optimiser les transferts de données et les accès à la mémoire.
• Utiliser le modèle d'exécution OpenCL pour contrôler les éléments de travail, les groupes de travail et les plages ND.
• Déboguer et tester les programmes OpenCL à l'aide d'outils tels que CodeXL, Intel VTune et NVIDIA Nsight.
• Optimiser les programmes OpenCL en utilisant des techniques telles que la vectorisation, le déroulement des boucles, la mémoire locale et le profilage.

Cette formation dispensée par un instructeur en direct à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser CUDA pour créer des applications Python qui s'exécutent en parallèle sur les NVIDIA GPU.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser le compilateur Numba pour accélérer les applications Python s'exécutant sur les GPU NVIDIA GPU.
• Créer, compiler et lancer des kernels CUDA personnalisés.
• Gérer la mémoire des GPU GPU.
• Convertir une application basée sur le CPU en une application accélérée par les GPU GPU.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur, couvre la programmation de GPUs pour le calcul parallèle, l'utilisation de diverses plateformes, le travail avec la plateforme CUDA et ses fonctionnalités, et l'exécution de diverses techniques d'optimisation à l'aide de CUDA. Les applications comprennent l'apprentissage profond, l'analyse, le traitement d'images et les applications d'ingénierie.