GPGPU-programmering

CUDA, OpenCL och liknande språk har fått stor popularitet tack vare att de ger tillgång till GPU:ernas stora beräkningskraft för att ge en rejäl uppsnabbning i många olika applikationsområden såsom datorseende och AI.

I utbildningen går vi igenom hur man utvecklar kod som passar för GPU:ernas arkitektur och metodik för parallell-programmering.

Målgrupp
Utbildningen vänder sig till applikationsutvecklare, gärna C/C++-utvecklare men även t.ex. Java-utvecklare kan dra nytta av kunskaperna som lärs ut i kursen. 

Mål
Efter att ha gått kursen har du lärt dig metodik för parallellprogrammering och du kan skriva kod som passar till GPU:ernas arkitektur. I övningarna fördjupar du kunskaperna och lär dig utveckla i parallella programmeringsspråk.


Bakgrundskunskaper
Deltagarna förväntas ha grundläggande kännedom om procedurell programmering med C/C++.

Språk
Utbildningsmaterialet är skrivet på engelska. Utbildningen genomförs på engelska eller svenska.

Kurslängd
Kursen genomförs under två dagar. Den kan också ges på en dag, då med fokus på parallellprogrammering utan djupdykning inom optimering eller olika språk. 

Innehåll
I kursen går vi igenom:

  • GPU-arkitekturen (ingår i endagskursen).
  • Parallellprogrammering (ingår i endagskursen).
  • Programmering med CUDA (ingår i endagskursen).
  • Optimering och best practice för GPU-programmering.
  • Andra GPU-programmeringsspråk.

Intresseanmälan
Här görs intresseanmälan till utbildningen i GPGPU-programmering.

Mer information
För mer information kontakta Åsa Detterfelt, 070-659 58 12, alternativt maila academy@mindroad.se.

Kurstillfällen 2018

Stockholm: 19 - 20 februari.

Pris

Aktuellt pris för utbildningen hittar du  här.

Anmälan

Anmälan till kursen GPGPU-programmering.