Cursos de GPU Programming with OpenCL

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a administradores de sistemas de nivel principiante y profesionales de TI que deseen instalar, configurar, administrar y solucionar problemas de entornos CUDA.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura, los componentes y las capacidades de CUDA.
• Instalar y configurar entornos CUDA.
• Gestione y optimice los recursos de CUDA.
• Depurar y solucionar problemas comunes de CUDA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean usar CUDA para crear Python aplicaciones que se ejecutan en paralelo en GPU NVIDIA.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Utilice el compilador Numba para acelerar Python las aplicaciones que se ejecutan en las GPU NVIDIA.
• Cree, compile y lance kernels CUDA personalizados.
• Administre la memoria de la GPU.
Convierta una aplicación
• basada en CPU en una aplicación acelerada por GPU.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen usar ROCm y HIP para programar AMD GPU y explotar su paralelismo.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configure un entorno de desarrollo que incluya la plataforma ROCm, un código AMD GPU y Visual Studio.
• Cree un programa ROCm básico que realice la suma de vectores en GPU y recupere los resultados de la memoria GPU.
• Utilice la API ROCm para consultar la información del dispositivo, asignar y desasignar la memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, iniciar kernels y sincronizar subprocesos.
• Utilice el lenguaje HIP para escribir kernels que se ejecuten en el GPU y manipulen los datos.
• Utilice las funciones, variables y bibliotecas integradas de HIP para realizar tareas y operaciones comunes.
• Utilice los espacios de memoria ROCm y HIP, como global, compartido, constante y local, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
• Utilice los modelos de ejecución ROCm y HIP para controlar los subprocesos, los bloques y las cuadrículas que definen el paralelismo.
• Depure y pruebe programas ROCm y HIP utilizando herramientas como ROCm Debugger y ROCm Profiler.
• Optimice los programas ROCm y HIP mediante técnicas como la fusión, el almacenamiento en caché, la captura previa y la creación de perfiles.

Este curso cubre cómo programar GPU para computación paralela. Algunas de las aplicaciones incluyen aplicaciones de aprendizaje profundo, análisis e ingeniería.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos básicos de la programación GPU y los principales marcos y herramientas para desarrollar aplicaciones GPU.

• Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  Comprender la diferencia entre la CPU y la computación GPU y los beneficios y desafíos de la programación GPU.
• Elija el marco y la herramienta adecuados para su aplicación GPU.
• Cree un programa básico GPU que realice la suma de vectores utilizando uno o más de los marcos y herramientas.
• Utilice las API, los lenguajes y las bibliotecas respectivos para consultar la información del dispositivo, asignar y desasignar la memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, iniciar kernels y sincronizar subprocesos.
• Utilice los espacios de memoria respectivos, como global, local, constante y privado, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
• Utilice los modelos de ejecución respectivos, como elementos de trabajo, grupos de trabajo, subprocesos, bloques y cuadrículas, para controlar el paralelismo.
• Depurar y probar GPU programas utilizando herramientas como CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK y NVIDIA Nsight.
• Optimice GPU los programas mediante técnicas como la fusión, el almacenamiento en caché, la captura previa y la generación de perfiles.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen usar CUDA para programar NVIDIA GPU y explotar su paralelismo.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configure un entorno de desarrollo que incluya el kit de herramientas CUDA, un código NVIDIA GPU y Visual Studio.
• Cree un programa CUDA básico que realice la suma de vectores en el GPU y recupere los resultados de la memoria GPU.
• Utilice la API de CUDA para consultar la información del dispositivo, asignar y desasignar la memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, iniciar kernels y sincronizar subprocesos.
• Utilice el lenguaje CUDA C/C++ para escribir kernels que se ejecuten en el GPU y manipulen los datos.
• Utilice las funciones, variables y bibliotecas integradas de CUDA para realizar tareas y operaciones comunes.
• Utilice espacios de memoria CUDA, como global, compartido, constante y local, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
• Utilice el modelo de ejecución CUDA para controlar los subprocesos, los bloques y las cuadrículas que definen el paralelismo.
• Depure y pruebe programas CUDA con herramientas como CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK y NVIDIA Nsight.
• Optimice los programas CUDA mediante técnicas como la fusión, el almacenamiento en caché, la captura previa y la generación de perfiles.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen usar OpenACC para programar dispositivos heterogéneos y explotar su paralelismo.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configure un entorno de desarrollo que incluya OpenACC SDK, un dispositivo compatible con OpenACC y Visual Studio Código.
• Cree un programa OpenACC básico que realice la suma de vectores en el dispositivo y recupere los resultados de la memoria del dispositivo.
• Utilice las directivas y cláusulas de OpenACC para anotar el código y especificar las regiones paralelas, el movimiento de datos y las opciones de optimización.
• Utilice la API de OpenACC para consultar la información del dispositivo, establecer el número de dispositivo, controlar los errores y sincronizar eventos.
• Utilice las bibliotecas OpenACC y las funciones de interoperabilidad para integrar OpenACC con otros modelos de programación, como CUDA, OpenMP y MPI.
• Utilice las herramientas de OpenACC para perfilar y depurar programas de OpenACC e identificar cuellos de botella y oportunidades de rendimiento.
• Optimice los programas OpenACC utilizando técnicas como la localidad de datos, la fusión de bucles, la fusión de kernel y el ajuste automático.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen usar diferentes marcos para GPU programación y comparar sus características, rendimiento y compatibilidad.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configure un entorno de desarrollo que incluya OpenCL SDK, kit de herramientas CUDA, plataforma ROCm, un dispositivo compatible con OpenCL, CUDA o ROCm y Visual Studio código.
• Cree un programa básico GPU que realice la suma de vectores usando OpenCL, CUDA y ROCm, y compare la sintaxis, la estructura y la ejecución de cada marco.
• Utilice las API respectivas para consultar la información del dispositivo, asignar y desasignar la memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, iniciar kernels y sincronizar subprocesos.
• Utilice los lenguajes respectivos para escribir kernels que se ejecuten en el dispositivo y manipulen los datos.
• Utilice las funciones, variables y bibliotecas integradas respectivas para realizar tareas y operaciones comunes.
• Utilice los espacios de memoria respectivos, como global, local, constante y privado, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
• Utilice los modelos de ejecución respectivos para controlar los subprocesos, los bloques y las cuadrículas que definen el paralelismo.
• Depurar y probar GPU programas utilizando herramientas como CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK y NVIDIA Nsight.
• Optimice GPU los programas mediante técnicas como la fusión, el almacenamiento en caché, la captura previa y la generación de perfiles.

Este curso de capacitación en vivo dirigido por un instructor en Guatemala cubre cómo programar GPU para computación paralela, cómo usar varias plataformas, cómo trabajar con la plataforma CUDA y sus características, y cómo realizar varias técnicas de optimización usando CUDA. Algunas de las aplicaciones incluyen aprendizaje profundo, análisis, procesamiento de imágenes y aplicaciones de ingeniería.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen instalar y usar ROCm en Windows para programar AMD GPU y explotar su paralelismo.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configure un entorno de desarrollo que incluya la plataforma ROCm, un código AMD GPU y Visual Studio en Windows.
• Cree un programa ROCm básico que realice la suma de vectores en GPU y recupere los resultados de la memoria GPU.
• Utilice la API ROCm para consultar la información del dispositivo, asignar y desasignar la memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, iniciar kernels y sincronizar subprocesos.
• Utilice el lenguaje HIP para escribir kernels que se ejecuten en el GPU y manipulen los datos.
• Utilice las funciones, variables y bibliotecas integradas de HIP para realizar tareas y operaciones comunes.
• Utilice los espacios de memoria ROCm y HIP, como global, compartido, constante y local, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
• Utilice los modelos de ejecución ROCm y HIP para controlar los subprocesos, los bloques y las cuadrículas que definen el paralelismo.
• Depure y pruebe programas ROCm y HIP utilizando herramientas como ROCm Debugger y ROCm Profiler.
• Optimice los programas ROCm y HIP mediante técnicas como la fusión, el almacenamiento en caché, la captura previa y la creación de perfiles.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean crear modelos de detección y seguimiento de objetos acelerados por hardware para analizar datos de transmisión de video.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure el entorno de desarrollo, el software y las bibliotecas necesarias para comenzar a desarrollar.
• Cree, entrene e implemente modelos de aprendizaje profundo para analizar transmisiones de video en vivo.
• Identifique, rastree, segmente y prediga diferentes objetos dentro de los fotogramas de video.
• Optimice los modelos de detección y seguimiento de objetos.
• Implemente una aplicación de análisis de vídeo inteligente (IVA).

Lo que aprenderás durante el entrenamiento:

• Principios de la creación de gráficos informáticos y de la publicación de escritorio
• Cómo definir y trabajar con el color
• Diferencias entre gráficos vector y bitmap
• Cómo personalizar fotos de color y gráficos
• Principios de retouching y creación de fotomontagas
• Crea tus propias ilustraciones y gráficos
• para adaptarse a las necesidades de la composición y la impresión de materiales gráficos
• Cómo hacer logotipos y logotipos
• Crea gráficos y tablas interesantes
• Crear tarjetas de negocio y letras
• Creación de etiquetas, diplomas, invitaciones
• La preparación de las hojas
• Cómo formatar texto
• El uso de los colores de spot
• Principios de preparación para la impresión
• Impresión digital, Impresión offset, Impresión de pantalla

Exemplos de temas de clases:

• Mi poster
• El retrato
• expansión
• Mi catálogo
• Mi rostro
• El billboard
• Mi LOGO

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio y diseñadores de UI / UX que deseen usar Adobe LiveCycle Designer para crear formularios PDF interactivos y dinámicos.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Cree y edite formularios PDF con varios elementos y propiedades.
• Añada scripts y lógica a los formularios PDF mediante JavaScript.
• Valide y proteja los formularios PDF.
• Integre formularios PDF con fuentes de datos y servicios web.
• Implemente y distribuya formularios PDF.

Para aquellos que quieren comenzar con nuevo software, así como que ya conocen otro software para gráficos vectoriales y quieren comenzar rápidamente a trabajar con nuevo software.

El participante aprenderá durante el entrenamiento:

• utilizar un programa de gráficos vectoriales.
• crear objetos simples
• creando curvas avanzadas
• crear un logotipo
• Elementos de rastreo creados en papel o fotografía.
• recibo de folletos
• carteles publicitarios
• Abrir y modificar documentos y vectores en PDF, EPS.