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Programa del Curso
Introducción
Descripción general de las características y la arquitectura de CUDA
Configuración del entorno de desarrollo
Paralelo Programming Fundamentos
Trabajar con el compilador de Numba
Creación de un kernel CUDA personalizado
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Python Experiencia en programación
- Experiencia con NumPy (ndarrays, ufuncs, etc.)
Audiencia
- Desarrolladores
14 horas
Testimonios (1)
Muy interactivo con varios ejemplos, con una buena progresión en complejidad entre el inicio y el final de la formación.
Jenny - Andheo
Curso - GPU Programming with CUDA and Python
Traducción Automática