IA | Parallel Programming GPU

Formation créée le 14/09/2025. Dernière mise à jour le 15/09/2025.
Version du programme : 1

Type de formation

Formation à distance

Durée de formation

30 heures (15 jours)

Accessibilité

Oui
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IA | Parallel Programming GPU


Cette formation vise à explorer les principes de base de la programmation parallèle GPU, configurer l’environnement GPU, comprendre les modèles de programmation parallèle GPU, développer des algorithmes parallèles pour l’IA, utiliser la parallélisation pour accélérer les opérations, et appliquer la programmation parallèle GPU dans des projets concrets.

Objectifs de la formation

  • Explorer les principes de base de la programmation parallèle GPU.
  • Configurer l’environnement GPU.
  • Comprendre les modèles de programmation parallèle GPU.
  • Développer des algorithmes parallèles pour l’IA.
  • Utiliser la parallélisation pour accélérer les opérations.
  • Appliquer la programmation parallèle GPU dans des projets concrets.
  • Optimiser les performances des algorithmes sur GPU.
  • Explorer les tendances émergentes en programmation parallèle GPU.
  • Structurer les éléments pour des projets impactants.
  • Sélectionner les approches pertinentes pour maximiser l’impact.

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • Professionnels dans le domaine de la gestion de données ou personnes souhaitant se reconvertir dans ce domaine professionnel.
Prérequis
  • Être sensibilisé à la gestion de données

Contenu de la formation

Comprendre les Fondements de la Programmation Parallèle sur GPU
  • Explorer les principes de base.
  • Identifier les avantages en IA.
Acquérir les Compétences en Configuration de l’Environnement GPU
  • Configurer l’environnement GPU.
  • Installer et optimiser les outils.
Explorer les Modèles de Programmation Parallèle
  • Comprendre les modèles adaptés aux GPU.
  • Choisir le modèle approprié.
Mettre en Œuvre des Algorithmes Parallèles pour l’IA
  • Développer des algorithmes pour l’IA.
  • Optimiser pour les GPU.
Appliquer la Parallélisation sur les Calculs Matriciels
  • Utiliser la parallélisation pour les opérations matricielles.
  • Intégrer des techniques pour traiter des données massives.
Optimiser les Opérations de Deep Learning sur GPU
  • Appliquer la parallélisation pour le deep learning.
  • Exploiter les architectures GPU.
Intégrer la Programmation Parallèle dans des Applications Pratiques
  • Appliquer la programmation parallèle sur GPU.
  • Évaluer les avantages et limitations.
Évaluer et Optimiser les Performances
  • Mettre en place l’évaluation des performances.
  • Optimiser le code pour les GPU.
Explorer les Tendances Émergentes en Programmation Parallèle GPU
  • Analyser les tendances émergentes.
  • Identifier les opportunités futures.
Concevoir des Projets Impactants en Programmation Parallèle GPU
  • Structurer les éléments pour des projets impactants.
  • Sélectionner les approches pertinentes pour maximiser l’impact.

Équipe pédagogique

Formation à distance en visio avec exercices en inter-sessions

Suivi de l'exécution et évaluation des résultats

  • Test de positionnement (Bilan d'entrée)
  • Évaluations pendant la formation

Ressources techniques et pédagogiques

  • Exercices / Cas pratiques
  • Livret de formation

Qualité et satisfaction

Nous pouvons adapter et personnaliser le programme en fonction de vos besoins par des compléments.

Capacité d'accueil

Entre 1 et 6 apprenants

Délai d'accès

2 semaines

Accessibilité

Accessibilité ou possibilités d’adaptation des modalités proposées aux apprenants en situation de handicap. Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap, nous contacter.