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

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