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

Número de participantes


Preço por participante

Declaração de Clientes (1)

Categorias Relacionadas