Центр «Специалист» и компания NVIDIA объявляют о запуске совместного курса по технологии CUDA
Центр компьютерного обучения «Специалист» при МГТУ им. Н. Э. Баумана и компания NVIDIA запускают курс "Массивно-параллельные процессы, архитектура и среда программирования CUDA". Курс адресован программистам, желающим существенно ускорить свой код.
Сотрудничество Центра «Специалист» и компании NVIDIA позволит многим профессионалам, работающим в области программирования, значительно расширить свое представление об ускорении сложных вычислительных решений.
Курс "Массивно-параллельные процессы, архитектура и среда программирования CUDA" – это уникальная возможность для всех желающих познакомиться с прогрессивной технологией NVIDIA CUDA™. Данная технология позволяет программировать графический процессор (GPU) для вычислений общего назначения, используя популярные языки программирования и API: Microsoft DirectCompute, OpenCL, CUDA C, CUDA Fortran и др. Массивно-параллельная архитектура GPU позволяет на порядок ускорить решение сложнхе вычислительных задач. В зависимости от задачи и использующегося оборудования, прирост производительности системы может составить от нескольких раз до нескольких сотен раз.
Центр «Специалист» первым среди независимых учебных центров в сотрудничестве с компанией-разработчиком NVIDIA предложил открытый курс по технологии CUDA. Занятия будут проводиться по официальным учебным пособиям NVIDIA. Курс обещает быть чрезвычайно востребованным, так как программисты со знанием технологии CUDA высоко ценятся в различных областях профессиональной деятельности, где используется CUDA, включая работу с видео, астрофизику, вычислительную биологию и химию, моделирование динамики жидкостей, электромагнитных взаимодействий, восстановление изображений, полученных путем компьютерной томографии, сейсмический анализ, трассировку лучей и многое другое.
Программа курса "Массивно-параллельные процессы, архитектура и среда программирования CUDA" включает 12 модулей. Продолжительность курса 32 ак.ч.
1.Введение. Существующие многоядерные системы. GPU как массивно-параллельный процессор. CUDA "hello, world" 2. Архитектура Tesla и модель программирования CUDA. 3. Иерархия памяти CUDA. Глобальная память. Параллельные решения задач умножения матриц и решения СЛАУ. 4. Иерархия памяти CUDA. Разделяемая память. Реализация примитивов параллельного суммирования (reduce) и префиксной суммы (scan) на CUDA. 5. Иерархия памяти CUDA. Текстуры в CUDA. Цифровая обработка сигналов: реализация операций свертки, быстрого преобразования Фурье. 6. Нерегулярный параллелизм в цифровой обработке сигналов. 7. Особенности реализации алгоритмов трассировки лучей на CUDA. 8. Решение дифференциальных уравнений на CUDA на примере задач гидродинамики. 9. Программирование многоядерных GPU. Кластеры из GPU. 10. Вопросы оптимизации приложений на CUDA. 11. Перспективы развития массивно-параллельных систем. Направления исследования. 12. Использование CUDA в различных физических приложениях.
По окончании курса слушатели будут уметь: • самостоятельно делать простейшее распараллеливание таких операций, как сложение векторов, перемножения матриц и т.д.; • использовать различные типы памяти на GPU, дающие возможность существенно ускорять работу кода; • комплексно оптимизировать программу. Определять, как стоит строить распараллеливание программы, где могут быть узкие места по скорости, и как их преодолевать.
К середине 2026 года ландшафт корпоративных коммуникаций в России окончательно стабилизировался вокруг решений, обеспечивающих максимальную независимость от внешних факторов и тяжелой сетевой инфраструктуры. В условиях, когда акцент сместился на оптимизацию внутренних ресурсов и импортозамещение программного стека, на первый план вышли инструменты, позволяющие автоматизировать сбор информации от конечных потребителей без использования клиентских приложений.
В индустрии коммерческих беспилотников произошел качественный сдвиг. Если раньше основным критерием выбора были полетные характеристики самого аппарата (грузоподъемность, автономность, оптика), то сегодня аппаратная часть превратилась в «коммодити» — стандартизированный товар. На первый план вышла задача оркестрации: как интегрировать данные с десятков устройств в корпоративный контур и обеспечить их автономную работу без участия целой армии пилотов.
В условиях глобальной цифровизации бизнес-процессы претерпевают серьезные изменения, где ключевым фактором успеха становится скорость и качество взаимодействия с клиентами. Эффективная настройка связи позволяет компаниям сохранять мобильность и масштабироваться без привязки к конкретной локации.
В современных реалиях информационная безопасность перестала быть исключительной прерогативой крупных корпораций с неограниченными бюджетами. Каждый предприниматель, запускающий даже небольшой интернет-магазин или сервис по подписке, сталкивается с необходимостью защиты конфиденциальных сведений. Утечка личных данных клиентов или взлом административной панели сайта могут нанести непоправимый репутационный ущерб, восстановить который будет крайне сложно.
Рынок digital-маркетинга за последние годы сильно усложнился. Если раньше можно было настроить один канал и получать заявки, то сегодня конкуренция требует комплексного подхода.
новости
