GPU, architecture, mise en œuvre, bonnes pratiques (4-126)

Objectif général de la formation: Acquérir une compréhension approfondie des spécificités des architectures GPU et apprendre à les intégrer et les exploiter efficacement dans des environnements de calcul haute performance (HPC), d’intelligence artificielle (IA) ou de virtualisation des infrastructures (VDI). Modalité : Toutes les modalités (présentiel, classe virtuelle et hybride) sont possibles Lieu possible de réalisation : Locaux du bénéficiaire ou locaux d’Ascent Formation, en France métropolitaine et dans les DROM-COM Nombre maximal de participants : 20 Niveau SAME: Sensibilisation (S) Compétences visées Identifier et comprendre les spécificités des GPU et leur rôle dans les architectures de calcul modernes. Exploiter les capacités des GPU pour optimiser les performances des applications d’IA ou d’HPC. Adapter les meilleures pratiques pour intégrer les GPU dans des environnements de data center.

• Comprendre les spécificités d'un GPU en tant qu’architecture de calcul spécialisée
• Identifier les prérequis architecturaux internes et externes pour une intégration optimale dans des systèmes complexes
• Maîtriser les bonnes pratiques pour tirer parti des GPU dans des projets de calcul intensif