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CuPy: GPU-beschleunigte numerische Berechnungen für Python

Seminar - GFU Cyrus AG

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, CuPy effektiv zu nutzen, um numerische Berechnungen auf der GPU durchzuführen und zu optimieren. Sie lernen, wie sie bestehende NumPy-Codes auf GPUs skalieren und die Rechenleistung für wissenschaftliche und maschinelle Lernprojekte erheblich steigern können.
Termin Ort Preis*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Einführung in CuPy: Überblick und Bedeutung
  • Grundlagen der CuPy-Bibliothek
  • Erstellen und Verwalten von GPU-beschleunigten Berechnungen
  • Erste Schritte mit dem Training von Modellen
  • Praxisübung 1: Beschleunigung einer Datenverarbeitungs-Pipeline
  • Erweiterte GPU-Computing-Techniken mit CuPy
  • Optimierung und Skalierung von Berechnungen
  • Integration und Zusammenarbeit
  • Visualisierung und Debugging von GPU-Berechnungen
  • Praxisübung 2: Entwicklung einer GPU-beschleunigten wissenschaftlichen Anwendung
  • ...


Den kompletten Seminarinhalt finden Sie auf der Anbieterseite

Zielgruppe:
Dieses Seminar richtet sich an Data Scientists, Machine-Learning-Ingenieure und Entwickler, die ihre Kenntnisse in der GPU-Computing und numerischen Berechnung mit CuPy vertiefen möchten. Grundlegende Kenntnisse in Python und NumPy sind erforderlich.
Seminarkennung:
S4545
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