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Schulung Einführung in GPU-Computing
Praxisorientierte Übungen zur Entwicklung und Optimierung von GPU-Programmen
Schulungsformen
Offene Schulung
- 3 Tage
- 5 gesicherte Termine
- 2.480,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Köln / Online
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
- Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmenden.
Inhouse-/Firmenschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Individualschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Beschreibung
Finden Sie den richtigen Programmierung Kurs aus unserem Portfolio.
Schulungsziel
Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, GPU-Computing effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Anwendungen zu entwickeln. Sie lernen, wie sie Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, erweiterte Funktionen implementieren und die Sicherheit und Performance ihrer Anwendungen optimieren. Durch praktische Übungen und detaillierte Anleitungen erwerben sie die Fähigkeiten, qualitativ hochwertige Programme zu erstellen und die Effizienz und Qualität ihrer Projekte zu verbessern
Details
Wer teilnehmen sollte
Dieses Seminar richtet sich an IT-Fachkräfte, Entwickler, Datenwissenschaftler, Ingenieure und technische Fachkräfte, die eine leistungsstarke und flexible Lösung zur Beschleunigung ihrer Anwendungen suchen. Grundkenntnisse in der Programmierung und grundlegende IT-Kenntnisse sind erforderlich.
Ihre Schulung
In Präsenz | Online |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
| PC/VMs für jeden Teilnehmenden Hochwertige und performante Hardware Große, höhenverstellbare Bildschirme Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt |
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| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter. | |
| Arbeitsmaterialien | |
DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt. | Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt. |
Organisation
In Präsenz | Online | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung | ||
Ab 1 Teilnehmenden* | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| Preisvorteil | ||
Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil. Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet. Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen. | ||
| KOMPASS — Förderung für Solo-Selbstständige | ||
Solo-Selbstständige können für dieses Seminar eine Förderung via KOMPASS beantragen. | ||
| All-Inclusive | ||
Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Buchen ohne Risiko
| Rechnungsstellung |
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse. |
| Stornierung |
Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars |
| Vormerken statt buchen |
Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen |
Kostenfreie Services
In Präsenz | Online |
|---|---|
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Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- Einführung in GPU-Computing: Überblick und Bedeutung
- Was ist GPU-Computing und warum ist es wichtig?
- Definition und Hintergrund: GPU-Computing als leistungsstarke Berechnungsmethode.
- Vorteile von GPU-Computing: Parallelisierung, Geschwindigkeit, Energieeffizienz.
- Anwendungsbereiche: Einsatz in Wissenschaft, KI, Datenanalyse und mehr.
- Unterschiede und Vorteile von GPU-Computing im Vergleich zu CPU-Computing
- Vergleich mit CPU-Computing: Stärken und Schwächen.
- Flexibilität: Unterstützung für verschiedene Programmiersprachen und Bibliotheken.
- Benutzerfreundlichkeit: Intuitive Entwicklungstools und leistungsstarke Funktionen.
- Architektur und Kernkomponenten von GPUs
- Übersicht der Architektur: Hauptkomponenten und deren Zusammenspiel.
- Funktionalitäten: Speicherhierarchie, Recheneinheiten, Kommunikationsnetzwerke.
- Anwendungsfälle: Beispiele erfolgreicher Implementierungen.
- Was ist GPU-Computing und warum ist es wichtig?
- Installation und Einrichtung von GPU-Computing-Umgebungen
- Systemanforderungen und notwendige Hardware
- Grundvoraussetzungen: Notwendige Hardware und Software.
- Auswahl der richtigen GPU: Vergleich von NVIDIA, AMD und anderen Herstellern.
- Installation von GPU-Treibern und Software: Installation auf verschiedenen Betriebssystemen (Linux, macOS, Windows).
- Erste Schritte mit GPU-Computing
- Einführung in CUDA und OpenCL: Grundlegende Konzepte und Unterschiede.
- Einrichtung der Entwicklungsumgebung: Installation von CUDA-Toolkit, cuDNN, OpenCL SDK.
- Fehlerbehebung: Häufige Fehler und deren Lösungen.
- Programmierung und erste Anwendungen
- Einführung in CUDA-Programmierung: Grundlegende Syntax und Konzepte.
- Erstellung und Ausführung einfacher GPU-Programme
- Schritt-für-Schritt-Anleitung: Von der Code-Erstellung bis zur Ausführung.
- Anpassung und Erweiterung: Hinzufügen von Speicherzugriff und Synchronisation.
- Debugging und Profiling: Nutzung von Tools wie Nsight, Visual Profiler.
- Systemanforderungen und notwendige Hardware
- Grundlegende Konzepte der GPU-Programmierung
- Speicherhierarchie und -zugriff
- Speicherarten: Globaler, Shared, und lokaler Speicher.
- Speicherzugriffsmuster: Optimierung von Lese- und Schreibzugriffen.
- Koaleszierter Speicherzugriff: Verbesserung der Speicherbandbreite.
- Parallelisierungstechniken
- Thread-Hierarchie: Blöcke und Threads.
- Synchronisation und Kommunikation: Nutzung von Synchronisationsprimitiven.
- Lastverteilung und Workload-Balancing: Optimierung der Berechnungslast.
- Performance-Optimierung
- Profiling und Analyse: Identifikation von Engpässen.
- Optimierungstechniken: Nutzung von Registern, Shared Memory, und Streams.
- Best Practices: Strategien zur Maximierung der GPU-Auslastung.
- Speicherhierarchie und -zugriff
- Praxisübung 1: Erstellung eines einfachen GPU-Programms
- Ziel der Übung: Erstellung eines grundlegenden GPU-Programms zur Vektorskalierung
- Projektbeschreibung: Entwicklung eines CUDA-Programms zur Skalierung eines Vektors.
- Anforderungen: Nutzung von CUDA und grundlegender Speicherzugriff.
- Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Erstellung des Programms: Initialisierung und Konfiguration.
- Implementierung der Vektorskalierung: Nutzung von CUDA-Kernels.
- Anpassungen und Erweiterungen: Hinzufügen von Speicherzugriff und Synchronisation.
- Tools: CUDA Toolkit, Nsight, Visual Profiler
- Ergebnisse und Präsentation
- Fertiges Programm: Präsentation des Programms und der ersten Ergebnisse.
- Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
- Ziel der Übung: Erstellung eines grundlegenden GPU-Programms zur Vektorskalierung
- Erweiterte Funktionen und Techniken im GPU-Computing
- Fortgeschrittene Speicherverwaltung
- Pinned Memory und Zero-Copy: Optimierung des Datentransfers zwischen Host und Device.
- Unified Memory: Vereinfachung der Speicherverwaltung.
- Nutzung von Streams: Parallelisierung von Datenübertragungen und Berechnungen.
- Parallelisierung komplexer Algorithmen
- Matrixmultiplikation: Implementierung und Optimierung auf der GPU.
- Bildverarbeitung: Nutzung von GPUs zur Beschleunigung von Bildverarbeitungsalgorithmen.
- Machine Learning: Einsatz von GPUs zur Beschleunigung von Trainingsprozessen.
- Interoperabilität und Multi-GPU-Programmierung
- Multi-GPU-Programmierung: Nutzung mehrerer GPUs in einer Anwendung.
- Interoperabilität mit anderen Technologien: Nutzung von GPUs in Verbindung mit CPUs, FPGAs und TPUs.
- Skalierung und Verteilung: Verteilte GPU-Computing-Ansätze.
- Fortgeschrittene Speicherverwaltung
- Integration von GPU-Computing in bestehende Anwendungen
- Integration in Python und andere Sprachen
- Nutzung von Bibliotheken wie PyCUDA, CuPy, und Numba.
- Integration in bestehende Python-Workflows: Nutzung von Jupyter Notebooks.
- Nutzung von GPU-Beschleunigung in anderen Sprachen: C++, Fortran, und mehr.
- Datenanalyse und wissenschaftliches Rechnen
- Nutzung von GPUs in der Datenanalyse: Beschleunigung von Pandas, Dask und anderen Bibliotheken.
- Wissenschaftliches Rechnen: Nutzung von GPUs in Simulations- und Modellierungsanwendungen.
- Beispielprojekte: Erfolgreiche Implementierungen und deren Ergebnisse.
- Sicherheit und Fehlerbehebung
- Sicherheitsaspekte im GPU-Computing: Datenschutz und sichere Programmierung.
- Fehlersuche und Debugging: Nutzung von Debugging-Tools und Techniken.
- Best Practices: Strategien zur Sicherstellung robuster und sicherer GPU-Programme.
- Integration in Python und andere Sprachen
- Praxisübung 2: Erstellung einer komplexen GPU-Anwendung
- Ziel der Übung: Entwicklung einer umfassenden GPU-Anwendung zur Matrixmultiplikation
- Projektbeschreibung: Erstellung eines CUDA-Programms zur parallelen Matrixmultiplikation.
- Anforderungen: Nutzung fortgeschrittener Speichertechniken und Parallelisierung.
- Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Erstellung des Programms: Planung, Implementierung und Testen der Anwendung.
- Erweiterungen und Anpassungen: Optimierung der Speicherzugriffe und Nutzung von Streams.
- Ausführung und Optimierung: Testen der Anwendung unter realen Bedingungen und Optimierung.
- Tools: CUDA Toolkit, Nsight, Visual Profiler
- Ergebnisse und Präsentation
- Fertige Anwendung: Präsentation der Anwendung und Demonstration der Funktionalitäten.
- Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse, Verbesserungsvorschläge und Q&A.
- Ziel der Übung: Entwicklung einer umfassenden GPU-Anwendung zur Matrixmultiplikation
- Concurrency und Asynchronität im GPU-Computing
- Einführung in Concurrency und Asynchronität
- Grundlagen der parallelen Ausführung: Thread- und Block-Hierarchie.
- Nutzung von Streams: Asynchrone Datenübertragung und Berechnungen.
- Verwaltung paralleler Aufgaben: Synchronisation und Kommunikation.
- Anwendung von Concurrency in komplexen Algorithmen
- Implementierung paralleler Algorithmen: Sortieren, Suchen, Reduktion.
- Optimierungstechniken: Nutzung von Shared Memory und Register.
- Fallstudien: Erfolgreiche Implementierungen und deren Ergebnisse.
- Best Practices und Performance-Tuning
- Profiling und Analyse: Nutzung von Performance-Tools zur Optimierung.
- Speicher- und Thread-Optimierung: Strategien zur Verbesserung der Auslastung.
- Skalierung und Verteilung: Best Practices zur Skalierung auf mehrere GPUs und Cluster.
- Einführung in Concurrency und Asynchronität
- Testing und Qualitätssicherung im GPU-Computing
- Einführung in Unit-Testing und Integration-Testing
- Bedeutung von Tests: Sicherstellung der Korrektheit und Stabilität.
- Nutzung von Test-Frameworks: Unit-Tests und Integrationstests für GPU-Programme.
- Automatisierung von Tests: Einsatz von CI/CD-Pipelines zur Qualitätssicherung.
- Debugging und Fehlerbehebung
- Einführung in Debugging-Methoden: Nutzung von Nsight und anderen Tools.
- Umgang mit Fehlermeldungen: Identifikation und Behebung von Problemen.
- Best Practices zur Fehlersuche: Strategien und Techniken zur effektiven Fehlerbehebung.
- Optimierung und Wartung von GPU-Programmen
- Code-Optimierung und Refactoring: Verbesserung der Programmstruktur und Effizienz.
- Monitoring und Logging: Überwachung der Programmausführung und Protokollierung von Ereignissen.
- Best Practices: Strategien zur langfristigen Wartung und Optimierung von GPU-Programmen.
- Einführung in Unit-Testing und Integration-Testing
- Praxisübung 3: Optimierung und Testing einer GPU-Anwendung
- Ziel der Übung: Optimierung und Qualitätssicherung einer komplexen GPU-Anwendung
- Projektbeschreibung: Weiterentwicklung der Matrixmultiplikationsanwendung mit Fokus auf Optimierung und Tests.
- Anforderungen: Nutzung von Profiling-Tools, Implementierung von Tests und Fehlerbehebung.
- Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Erstellung und Ausführung von Tests: Planung und Implementierung von Unit-Tests.
- Optimierung der Anwendung: Nutzung von Profiling-Tools und Optimierungstechniken.
- Debugging und Fehlerbehebung: Identifikation und Behebung von Problemen.
- Tools: CUDA Toolkit, Nsight, Visual Profiler, Test-Frameworks
- Ergebnisse und Präsentation
- Optimierte Anwendung: Präsentation der optimierten und getesteten Anwendung.
- Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse, Verbesserungsvorschläge und Q&A.
- Ziel der Übung: Optimierung und Qualitätssicherung einer komplexen GPU-Anwendung
Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
Gesicherte offene Termine
| Termin | Ort | Preis | |
|---|---|---|---|
| 17.03.-19.03.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.480,00 | Köln / Online | 2.480,00 | Buchen Vormerken |
| 19.05.-21.05.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.480,00 | Köln / Online | 2.480,00 | Buchen Vormerken |
| 21.07.-23.07.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.480,00 | Köln / Online | 2.480,00 | Buchen Vormerken |
| 22.09.-24.09.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.480,00 | Köln / Online | 2.480,00 | Buchen Vormerken |
| 24.11.-26.11.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.480,00 | Köln / Online | 2.480,00 | Buchen Vormerken |
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung
- Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
- Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
- Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
- Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.
Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.
In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:
- Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
- Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
- Formular ausfüllen und über den Button "Jetzt buchen" absenden.
Unser Kundenservice meldet sich bei Ihnen mit der Buchungsbestätigung.
Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.
Vorteile von Virtual Classroom:
- Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
- Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
- Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
- Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
- Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
- Die Schulungsunterlagen bekommen Sie per Post zugeschickt
- Sie sparen Reisekosten und Zeit
- 17. Mär. - 19. Mär. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 19. Mai - 21. Mai ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 21. Jul. - 23. Jul. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 22. Sep. - 24. Sep. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 24. Nov. - 26. Nov. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
- Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
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Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.
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