5.10. Перенос вычислений на GPU. Школа Julia
🎓 Материалы урока выложены в сообществе Engee с файлами примерами к каждому занятию. Удобно повторить материал и выполнить примеры самостоятельно. Переходите в сообщество: https://clck.ru/3Pu5ZD 🤖Весь курс мы собрали в удобном телеграм-боте. Он поможет зарегистрироваться в Engee, откроет доступ ко всем лекциям и примерам курса, а также подскажет как пройти тесты и получить сертификат: https://clck.ru/3Pu5ZG 👉 Зарегистрируйтесь в Engee прямо сейчас и получите полный бесплатный доступ к платформе: https://clck.ru/3PnYfq ────── 🔹 Подробнее о лекции 🔹 ────── В этом видео вы узнаете, как ускорить вычисления в десятки и сотни раз, перенеся их на видеокарту (GPU) с помощью CUDA.jl. Разберём: - как выполнить перенос ресурсоёмких операций на GPU почти без изменения кода; - как работать с матрицами и массивами на видеокарте; - как ускорить обучение нейронных сетей и численные расчёты; - примеры реальных приростов производительности при работе в Engee. 📘 После просмотра вы сможете использовать мощь видеокарт для ускорения инженерных и научных вычислений, сохраняя лаконичность и простоту кода на Julia. Engee - отечественная инженерная платформа для моделирования и автоматизации, поддерживающая язык Julia, а также Python, C/C++ и Fortran. Присоединяйтесь к сообществу инженеров и исследователей, которые уже осваивают современные технологии моделирования с Engee! Engee на старт! - https://t.me/engee_com Экспонента для инженеров - https://t.me/exponenta_ru Экспонента в Дзен - https://dzen.ru/exponenta Экспонента в ВК - https://vk.com/exponenta_ru Экспонента на RuTube - https://rutube.ru/channel/25844432 #Julia #GPU #CUDAJulia #ВысокопроизводительныеВычисления #JuliaДляИнженеров
🎓 Материалы урока выложены в сообществе Engee с файлами примерами к каждому занятию. Удобно повторить материал и выполнить примеры самостоятельно. Переходите в сообщество: https://clck.ru/3Pu5ZD 🤖Весь курс мы собрали в удобном телеграм-боте. Он поможет зарегистрироваться в Engee, откроет доступ ко всем лекциям и примерам курса, а также подскажет как пройти тесты и получить сертификат: https://clck.ru/3Pu5ZG 👉 Зарегистрируйтесь в Engee прямо сейчас и получите полный бесплатный доступ к платформе: https://clck.ru/3PnYfq ────── 🔹 Подробнее о лекции 🔹 ────── В этом видео вы узнаете, как ускорить вычисления в десятки и сотни раз, перенеся их на видеокарту (GPU) с помощью CUDA.jl. Разберём: - как выполнить перенос ресурсоёмких операций на GPU почти без изменения кода; - как работать с матрицами и массивами на видеокарте; - как ускорить обучение нейронных сетей и численные расчёты; - примеры реальных приростов производительности при работе в Engee. 📘 После просмотра вы сможете использовать мощь видеокарт для ускорения инженерных и научных вычислений, сохраняя лаконичность и простоту кода на Julia. Engee - отечественная инженерная платформа для моделирования и автоматизации, поддерживающая язык Julia, а также Python, C/C++ и Fortran. Присоединяйтесь к сообществу инженеров и исследователей, которые уже осваивают современные технологии моделирования с Engee! Engee на старт! - https://t.me/engee_com Экспонента для инженеров - https://t.me/exponenta_ru Экспонента в Дзен - https://dzen.ru/exponenta Экспонента в ВК - https://vk.com/exponenta_ru Экспонента на RuTube - https://rutube.ru/channel/25844432 #Julia #GPU #CUDAJulia #ВысокопроизводительныеВычисления #JuliaДляИнженеров