Am Ende des Workshops kennen Sie die grundlegenden Werkzeuge und Techniken für GPU-beschleunigte C\/C++-Anwendungen mit CUDA und können sie anwenden:\n<\/p>\n
Einführung<\/strong>\n<\/p>\n\nTreffen Sie den Ausbilder.<\/li>Erstellen Sie ein Konto unter courses.nvidia.com\/join<\/li><\/ul>Beschleunigung von Anwendungen mit CUDA C\/C++<\/strong>\n<\/p>\n\nLernen Sie die grundlegende Syntax und Konzepte, um GPU-fähige C\/C++-Anwendungen mit CUDA zu schreiben:<\/li>Schreiben, Kompilieren und Ausführen von GPU-Code.<\/li>Parallele Thread-Hierarchie steuern.<\/li>Zuweisung und Freigabe von Speicher für die GPU.<\/li><\/ul>Verwaltung von beschleunigtem Anwendungsspeicher mit CUDA C\/C++<\/strong>\n<\/p>\n\nLernen Sie den Befehlszeilen-Profiler und den von CUDA verwalteten Speicher kennen, wobei der Schwerpunkt auf beobachtungsgesteuerten Anwendungsverbesserungen und einem tiefen Verständnis des Verhaltens des verwalteten Speichers liegt:<\/li>Profilieren Sie CUDA Code mit dem Befehlszeilen-Profiler.<\/li>Gehen Sie tief in das einheitliche Gedächtnis ein.<\/li>Optimieren Sie die einheitliche Speicherverwaltung.<\/li><\/ul>Asynchrones Streaming und visuelles Profiling für beschleunigte Anwendungen mit CUDA C\/C++<\/strong>\n<\/p>\n\nErmittlung von Möglichkeiten für eine verbesserte Speicherverwaltung und Parallelität auf Anweisungsebene:<\/li>Profilieren Sie CUDA Code mit NVIDIA Nsight Systems.<\/li>Gleichzeitige CUDA Streams verwenden.<\/li><\/ul>Abschlussbericht<\/strong>\n<\/p>\n\nBesprechung der wichtigsten Erkenntnisse und abschliessende Fragen.<\/li>Schliessen Sie die Bewertung ab, um ein Zertifikat zu erhalten.<\/li>Nehmen Sie an der Workshop-Umfrage teil.<\/li><\/ul>","comments":"Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"In diesem Workshop werden die grundlegenden Tools und Techniken zur Beschleunigung von C\/C++-Anwendungen für die Ausführung auf massiv parallelen GPUs mit CUDA® vermittelt. Sie lernen, wie man Code schreibt, die Code-Parallelisierung mit CUDA konfiguriert, die Speichermigration zwischen CPU und GPU-Beschleuniger optimiert und den gelernten Arbeitsablauf bei einer neuen Aufgabe implementiert - der Beschleunigung eines voll funktionsfähigen, aber nur für die CPU ausgelegten Partikelsimulators, um massive Leistungssteigerungen zu erzielen. Am Ende des Workshops haben Sie Zugang zu zusätzlichen Ressourcen, um selbst neue GPU-beschleunigte Anwendungen zu erstellen.<\/p>\nBitte beachten Sie, dass eine einmal bestätigte Buchung nicht mehr rückerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz für eine Veranstaltung nach der Bestätigung nicht mehr stornieren können und keine Rückerstattung erfolgt, unabhängig von der Teilnahme an der Veranstaltung.<\/em><\/p>","objective_plain":"Am Ende des Workshops kennen Sie die grundlegenden Werkzeuge und Techniken f\u00fcr GPU-beschleunigte C\/C++-Anwendungen mit CUDA und k\u00f6nnen sie anwenden:\n\n\n\n- Schreiben von Code, der von einem GPU-Beschleuniger ausgef\u00fchrt werden soll\n- Parallelit\u00e4t auf Daten- und Anweisungsebene in C\/C++-Anwendungen mit CUDA offenlegen und ausdr\u00fccken\n- Nutzung von CUDA-verwaltetem Speicher und Optimierung der Speichermigration durch asynchrones Prefetching\n- Nutzen Sie Befehlszeilen- und visuelle Profiler zur Unterst\u00fctzung Ihrer Arbeit\n- Nutzung gleichzeitiger Datenstr\u00f6me f\u00fcr Parallelit\u00e4t auf Anweisungsebene\n- Schreiben Sie GPU-beschleunigte CUDA C\/C++-Anwendungen oder \u00fcberarbeiten Sie bestehende CPU-basierte Anwendungen mit einem profilgesteuerten Ansatz.","outline_plain":"Einf\u00fchrung\n\n\n\n- Treffen Sie den Ausbilder.\n- Erstellen Sie ein Konto unter courses.nvidia.com\/join\nBeschleunigung von Anwendungen mit CUDA C\/C++\n\n\n\n- Lernen Sie die grundlegende Syntax und Konzepte, um GPU-f\u00e4hige C\/C++-Anwendungen mit CUDA zu schreiben:\n- Schreiben, Kompilieren und Ausf\u00fchren von GPU-Code.\n- Parallele Thread-Hierarchie steuern.\n- Zuweisung und Freigabe von Speicher f\u00fcr die GPU.\nVerwaltung von beschleunigtem Anwendungsspeicher mit CUDA C\/C++\n\n\n\n- Lernen Sie den Befehlszeilen-Profiler und den von CUDA verwalteten Speicher kennen, wobei der Schwerpunkt auf beobachtungsgesteuerten Anwendungsverbesserungen und einem tiefen Verst\u00e4ndnis des Verhaltens des verwalteten Speichers liegt:\n- Profilieren Sie CUDA Code mit dem Befehlszeilen-Profiler.\n- Gehen Sie tief in das einheitliche Ged\u00e4chtnis ein.\n- Optimieren Sie die einheitliche Speicherverwaltung.\nAsynchrones Streaming und visuelles Profiling f\u00fcr beschleunigte Anwendungen mit CUDA C\/C++\n\n\n\n- Ermittlung von M\u00f6glichkeiten f\u00fcr eine verbesserte Speicherverwaltung und Parallelit\u00e4t auf Anweisungsebene:\n- Profilieren Sie CUDA Code mit NVIDIA Nsight Systems.\n- Gleichzeitige CUDA Streams verwenden.\nAbschlussbericht\n\n\n\n- Besprechung der wichtigsten Erkenntnisse und abschliessende Fragen.\n- Schliessen Sie die Bewertung ab, um ein Zertifikat zu erhalten.\n- Nehmen Sie an der Workshop-Umfrage teil.","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"In diesem Workshop werden die grundlegenden Tools und Techniken zur Beschleunigung von C\/C++-Anwendungen f\u00fcr die Ausf\u00fchrung auf massiv parallelen GPUs mit CUDA\u00ae vermittelt. Sie lernen, wie man Code schreibt, die Code-Parallelisierung mit CUDA konfiguriert, die Speichermigration zwischen CPU und GPU-Beschleuniger optimiert und den gelernten Arbeitsablauf bei einer neuen Aufgabe implementiert - der Beschleunigung eines voll funktionsf\u00e4higen, aber nur f\u00fcr die CPU ausgelegten Partikelsimulators, um massive Leistungssteigerungen zu erzielen. Am Ende des Workshops haben Sie Zugang zu zus\u00e4tzlichen Ressourcen, um selbst neue GPU-beschleunigte Anwendungen zu erstellen.\n\nBitte beachten Sie, dass eine einmal best\u00e4tigte Buchung nicht mehr r\u00fcckerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz f\u00fcr eine Veranstaltung nach der Best\u00e4tigung nicht mehr stornieren k\u00f6nnen und keine R\u00fcckerstattung erfolgt, unabh\u00e4ngig von der Teilnahme an der Veranstaltung.","skill_level":"Beginner","version":"2.0","duration":{"unit":"d","value":0,"formatted":"8 Stunden"},"pricelist":{"List Price":{"US":{"country":"US","currency":"USD","taxrate":null,"price":500},"DE":{"country":"DE","currency":"EUR","taxrate":19,"price":500},"AT":{"country":"AT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"SE":{"country":"SE","currency":"EUR","taxrate":25,"price":500},"SI":{"country":"SI","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"GB":{"country":"GB","currency":"GBP","taxrate":20,"price":420},"IT":{"country":"IT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"CA":{"country":"CA","currency":"CAD","taxrate":null,"price":690}}},"lastchanged":"2025-10-15T01:47:17+02:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course-schedule\/34484","source_lang":"de","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course\/nvidia-faccc"}}
Beschleunigung von Anwendungen mit CUDA C\/C++<\/strong>\n<\/p>\n\nLernen Sie die grundlegende Syntax und Konzepte, um GPU-fähige C\/C++-Anwendungen mit CUDA zu schreiben:<\/li>Schreiben, Kompilieren und Ausführen von GPU-Code.<\/li>Parallele Thread-Hierarchie steuern.<\/li>Zuweisung und Freigabe von Speicher für die GPU.<\/li><\/ul>Verwaltung von beschleunigtem Anwendungsspeicher mit CUDA C\/C++<\/strong>\n<\/p>\n\nLernen Sie den Befehlszeilen-Profiler und den von CUDA verwalteten Speicher kennen, wobei der Schwerpunkt auf beobachtungsgesteuerten Anwendungsverbesserungen und einem tiefen Verständnis des Verhaltens des verwalteten Speichers liegt:<\/li>Profilieren Sie CUDA Code mit dem Befehlszeilen-Profiler.<\/li>Gehen Sie tief in das einheitliche Gedächtnis ein.<\/li>Optimieren Sie die einheitliche Speicherverwaltung.<\/li><\/ul>Asynchrones Streaming und visuelles Profiling für beschleunigte Anwendungen mit CUDA C\/C++<\/strong>\n<\/p>\n\nErmittlung von Möglichkeiten für eine verbesserte Speicherverwaltung und Parallelität auf Anweisungsebene:<\/li>Profilieren Sie CUDA Code mit NVIDIA Nsight Systems.<\/li>Gleichzeitige CUDA Streams verwenden.<\/li><\/ul>Abschlussbericht<\/strong>\n<\/p>\n\nBesprechung der wichtigsten Erkenntnisse und abschliessende Fragen.<\/li>Schliessen Sie die Bewertung ab, um ein Zertifikat zu erhalten.<\/li>Nehmen Sie an der Workshop-Umfrage teil.<\/li><\/ul>","comments":"Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"In diesem Workshop werden die grundlegenden Tools und Techniken zur Beschleunigung von C\/C++-Anwendungen für die Ausführung auf massiv parallelen GPUs mit CUDA® vermittelt. Sie lernen, wie man Code schreibt, die Code-Parallelisierung mit CUDA konfiguriert, die Speichermigration zwischen CPU und GPU-Beschleuniger optimiert und den gelernten Arbeitsablauf bei einer neuen Aufgabe implementiert - der Beschleunigung eines voll funktionsfähigen, aber nur für die CPU ausgelegten Partikelsimulators, um massive Leistungssteigerungen zu erzielen. Am Ende des Workshops haben Sie Zugang zu zusätzlichen Ressourcen, um selbst neue GPU-beschleunigte Anwendungen zu erstellen.<\/p>\nBitte beachten Sie, dass eine einmal bestätigte Buchung nicht mehr rückerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz für eine Veranstaltung nach der Bestätigung nicht mehr stornieren können und keine Rückerstattung erfolgt, unabhängig von der Teilnahme an der Veranstaltung.<\/em><\/p>","objective_plain":"Am Ende des Workshops kennen Sie die grundlegenden Werkzeuge und Techniken f\u00fcr GPU-beschleunigte C\/C++-Anwendungen mit CUDA und k\u00f6nnen sie anwenden:\n\n\n\n- Schreiben von Code, der von einem GPU-Beschleuniger ausgef\u00fchrt werden soll\n- Parallelit\u00e4t auf Daten- und Anweisungsebene in C\/C++-Anwendungen mit CUDA offenlegen und ausdr\u00fccken\n- Nutzung von CUDA-verwaltetem Speicher und Optimierung der Speichermigration durch asynchrones Prefetching\n- Nutzen Sie Befehlszeilen- und visuelle Profiler zur Unterst\u00fctzung Ihrer Arbeit\n- Nutzung gleichzeitiger Datenstr\u00f6me f\u00fcr Parallelit\u00e4t auf Anweisungsebene\n- Schreiben Sie GPU-beschleunigte CUDA C\/C++-Anwendungen oder \u00fcberarbeiten Sie bestehende CPU-basierte Anwendungen mit einem profilgesteuerten Ansatz.","outline_plain":"Einf\u00fchrung\n\n\n\n- Treffen Sie den Ausbilder.\n- Erstellen Sie ein Konto unter courses.nvidia.com\/join\nBeschleunigung von Anwendungen mit CUDA C\/C++\n\n\n\n- Lernen Sie die grundlegende Syntax und Konzepte, um GPU-f\u00e4hige C\/C++-Anwendungen mit CUDA zu schreiben:\n- Schreiben, Kompilieren und Ausf\u00fchren von GPU-Code.\n- Parallele Thread-Hierarchie steuern.\n- Zuweisung und Freigabe von Speicher f\u00fcr die GPU.\nVerwaltung von beschleunigtem Anwendungsspeicher mit CUDA C\/C++\n\n\n\n- Lernen Sie den Befehlszeilen-Profiler und den von CUDA verwalteten Speicher kennen, wobei der Schwerpunkt auf beobachtungsgesteuerten Anwendungsverbesserungen und einem tiefen Verst\u00e4ndnis des Verhaltens des verwalteten Speichers liegt:\n- Profilieren Sie CUDA Code mit dem Befehlszeilen-Profiler.\n- Gehen Sie tief in das einheitliche Ged\u00e4chtnis ein.\n- Optimieren Sie die einheitliche Speicherverwaltung.\nAsynchrones Streaming und visuelles Profiling f\u00fcr beschleunigte Anwendungen mit CUDA C\/C++\n\n\n\n- Ermittlung von M\u00f6glichkeiten f\u00fcr eine verbesserte Speicherverwaltung und Parallelit\u00e4t auf Anweisungsebene:\n- Profilieren Sie CUDA Code mit NVIDIA Nsight Systems.\n- Gleichzeitige CUDA Streams verwenden.\nAbschlussbericht\n\n\n\n- Besprechung der wichtigsten Erkenntnisse und abschliessende Fragen.\n- Schliessen Sie die Bewertung ab, um ein Zertifikat zu erhalten.\n- Nehmen Sie an der Workshop-Umfrage teil.","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"In diesem Workshop werden die grundlegenden Tools und Techniken zur Beschleunigung von C\/C++-Anwendungen f\u00fcr die Ausf\u00fchrung auf massiv parallelen GPUs mit CUDA\u00ae vermittelt. Sie lernen, wie man Code schreibt, die Code-Parallelisierung mit CUDA konfiguriert, die Speichermigration zwischen CPU und GPU-Beschleuniger optimiert und den gelernten Arbeitsablauf bei einer neuen Aufgabe implementiert - der Beschleunigung eines voll funktionsf\u00e4higen, aber nur f\u00fcr die CPU ausgelegten Partikelsimulators, um massive Leistungssteigerungen zu erzielen. Am Ende des Workshops haben Sie Zugang zu zus\u00e4tzlichen Ressourcen, um selbst neue GPU-beschleunigte Anwendungen zu erstellen.\n\nBitte beachten Sie, dass eine einmal best\u00e4tigte Buchung nicht mehr r\u00fcckerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz f\u00fcr eine Veranstaltung nach der Best\u00e4tigung nicht mehr stornieren k\u00f6nnen und keine R\u00fcckerstattung erfolgt, unabh\u00e4ngig von der Teilnahme an der Veranstaltung.","skill_level":"Beginner","version":"2.0","duration":{"unit":"d","value":0,"formatted":"8 Stunden"},"pricelist":{"List Price":{"US":{"country":"US","currency":"USD","taxrate":null,"price":500},"DE":{"country":"DE","currency":"EUR","taxrate":19,"price":500},"AT":{"country":"AT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"SE":{"country":"SE","currency":"EUR","taxrate":25,"price":500},"SI":{"country":"SI","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"GB":{"country":"GB","currency":"GBP","taxrate":20,"price":420},"IT":{"country":"IT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"CA":{"country":"CA","currency":"CAD","taxrate":null,"price":690}}},"lastchanged":"2025-10-15T01:47:17+02:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course-schedule\/34484","source_lang":"de","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course\/nvidia-faccc"}}
Verwaltung von beschleunigtem Anwendungsspeicher mit CUDA C\/C++<\/strong>\n<\/p>\n\nLernen Sie den Befehlszeilen-Profiler und den von CUDA verwalteten Speicher kennen, wobei der Schwerpunkt auf beobachtungsgesteuerten Anwendungsverbesserungen und einem tiefen Verständnis des Verhaltens des verwalteten Speichers liegt:<\/li>Profilieren Sie CUDA Code mit dem Befehlszeilen-Profiler.<\/li>Gehen Sie tief in das einheitliche Gedächtnis ein.<\/li>Optimieren Sie die einheitliche Speicherverwaltung.<\/li><\/ul>Asynchrones Streaming und visuelles Profiling für beschleunigte Anwendungen mit CUDA C\/C++<\/strong>\n<\/p>\n\nErmittlung von Möglichkeiten für eine verbesserte Speicherverwaltung und Parallelität auf Anweisungsebene:<\/li>Profilieren Sie CUDA Code mit NVIDIA Nsight Systems.<\/li>Gleichzeitige CUDA Streams verwenden.<\/li><\/ul>Abschlussbericht<\/strong>\n<\/p>\n\nBesprechung der wichtigsten Erkenntnisse und abschliessende Fragen.<\/li>Schliessen Sie die Bewertung ab, um ein Zertifikat zu erhalten.<\/li>Nehmen Sie an der Workshop-Umfrage teil.<\/li><\/ul>","comments":"Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"In diesem Workshop werden die grundlegenden Tools und Techniken zur Beschleunigung von C\/C++-Anwendungen für die Ausführung auf massiv parallelen GPUs mit CUDA® vermittelt. Sie lernen, wie man Code schreibt, die Code-Parallelisierung mit CUDA konfiguriert, die Speichermigration zwischen CPU und GPU-Beschleuniger optimiert und den gelernten Arbeitsablauf bei einer neuen Aufgabe implementiert - der Beschleunigung eines voll funktionsfähigen, aber nur für die CPU ausgelegten Partikelsimulators, um massive Leistungssteigerungen zu erzielen. Am Ende des Workshops haben Sie Zugang zu zusätzlichen Ressourcen, um selbst neue GPU-beschleunigte Anwendungen zu erstellen.<\/p>\nBitte beachten Sie, dass eine einmal bestätigte Buchung nicht mehr rückerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz für eine Veranstaltung nach der Bestätigung nicht mehr stornieren können und keine Rückerstattung erfolgt, unabhängig von der Teilnahme an der Veranstaltung.<\/em><\/p>","objective_plain":"Am Ende des Workshops kennen Sie die grundlegenden Werkzeuge und Techniken f\u00fcr GPU-beschleunigte C\/C++-Anwendungen mit CUDA und k\u00f6nnen sie anwenden:\n\n\n\n- Schreiben von Code, der von einem GPU-Beschleuniger ausgef\u00fchrt werden soll\n- Parallelit\u00e4t auf Daten- und Anweisungsebene in C\/C++-Anwendungen mit CUDA offenlegen und ausdr\u00fccken\n- Nutzung von CUDA-verwaltetem Speicher und Optimierung der Speichermigration durch asynchrones Prefetching\n- Nutzen Sie Befehlszeilen- und visuelle Profiler zur Unterst\u00fctzung Ihrer Arbeit\n- Nutzung gleichzeitiger Datenstr\u00f6me f\u00fcr Parallelit\u00e4t auf Anweisungsebene\n- Schreiben Sie GPU-beschleunigte CUDA C\/C++-Anwendungen oder \u00fcberarbeiten Sie bestehende CPU-basierte Anwendungen mit einem profilgesteuerten Ansatz.","outline_plain":"Einf\u00fchrung\n\n\n\n- Treffen Sie den Ausbilder.\n- Erstellen Sie ein Konto unter courses.nvidia.com\/join\nBeschleunigung von Anwendungen mit CUDA C\/C++\n\n\n\n- Lernen Sie die grundlegende Syntax und Konzepte, um GPU-f\u00e4hige C\/C++-Anwendungen mit CUDA zu schreiben:\n- Schreiben, Kompilieren und Ausf\u00fchren von GPU-Code.\n- Parallele Thread-Hierarchie steuern.\n- Zuweisung und Freigabe von Speicher f\u00fcr die GPU.\nVerwaltung von beschleunigtem Anwendungsspeicher mit CUDA C\/C++\n\n\n\n- Lernen Sie den Befehlszeilen-Profiler und den von CUDA verwalteten Speicher kennen, wobei der Schwerpunkt auf beobachtungsgesteuerten Anwendungsverbesserungen und einem tiefen Verst\u00e4ndnis des Verhaltens des verwalteten Speichers liegt:\n- Profilieren Sie CUDA Code mit dem Befehlszeilen-Profiler.\n- Gehen Sie tief in das einheitliche Ged\u00e4chtnis ein.\n- Optimieren Sie die einheitliche Speicherverwaltung.\nAsynchrones Streaming und visuelles Profiling f\u00fcr beschleunigte Anwendungen mit CUDA C\/C++\n\n\n\n- Ermittlung von M\u00f6glichkeiten f\u00fcr eine verbesserte Speicherverwaltung und Parallelit\u00e4t auf Anweisungsebene:\n- Profilieren Sie CUDA Code mit NVIDIA Nsight Systems.\n- Gleichzeitige CUDA Streams verwenden.\nAbschlussbericht\n\n\n\n- Besprechung der wichtigsten Erkenntnisse und abschliessende Fragen.\n- Schliessen Sie die Bewertung ab, um ein Zertifikat zu erhalten.\n- Nehmen Sie an der Workshop-Umfrage teil.","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"In diesem Workshop werden die grundlegenden Tools und Techniken zur Beschleunigung von C\/C++-Anwendungen f\u00fcr die Ausf\u00fchrung auf massiv parallelen GPUs mit CUDA\u00ae vermittelt. Sie lernen, wie man Code schreibt, die Code-Parallelisierung mit CUDA konfiguriert, die Speichermigration zwischen CPU und GPU-Beschleuniger optimiert und den gelernten Arbeitsablauf bei einer neuen Aufgabe implementiert - der Beschleunigung eines voll funktionsf\u00e4higen, aber nur f\u00fcr die CPU ausgelegten Partikelsimulators, um massive Leistungssteigerungen zu erzielen. Am Ende des Workshops haben Sie Zugang zu zus\u00e4tzlichen Ressourcen, um selbst neue GPU-beschleunigte Anwendungen zu erstellen.\n\nBitte beachten Sie, dass eine einmal best\u00e4tigte Buchung nicht mehr r\u00fcckerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz f\u00fcr eine Veranstaltung nach der Best\u00e4tigung nicht mehr stornieren k\u00f6nnen und keine R\u00fcckerstattung erfolgt, unabh\u00e4ngig von der Teilnahme an der Veranstaltung.","skill_level":"Beginner","version":"2.0","duration":{"unit":"d","value":0,"formatted":"8 Stunden"},"pricelist":{"List Price":{"US":{"country":"US","currency":"USD","taxrate":null,"price":500},"DE":{"country":"DE","currency":"EUR","taxrate":19,"price":500},"AT":{"country":"AT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"SE":{"country":"SE","currency":"EUR","taxrate":25,"price":500},"SI":{"country":"SI","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"GB":{"country":"GB","currency":"GBP","taxrate":20,"price":420},"IT":{"country":"IT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"CA":{"country":"CA","currency":"CAD","taxrate":null,"price":690}}},"lastchanged":"2025-10-15T01:47:17+02:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course-schedule\/34484","source_lang":"de","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course\/nvidia-faccc"}}
Asynchrones Streaming und visuelles Profiling für beschleunigte Anwendungen mit CUDA C\/C++<\/strong>\n<\/p>\n\nErmittlung von Möglichkeiten für eine verbesserte Speicherverwaltung und Parallelität auf Anweisungsebene:<\/li>Profilieren Sie CUDA Code mit NVIDIA Nsight Systems.<\/li>Gleichzeitige CUDA Streams verwenden.<\/li><\/ul>Abschlussbericht<\/strong>\n<\/p>\n\nBesprechung der wichtigsten Erkenntnisse und abschliessende Fragen.<\/li>Schliessen Sie die Bewertung ab, um ein Zertifikat zu erhalten.<\/li>Nehmen Sie an der Workshop-Umfrage teil.<\/li><\/ul>","comments":"Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"In diesem Workshop werden die grundlegenden Tools und Techniken zur Beschleunigung von C\/C++-Anwendungen für die Ausführung auf massiv parallelen GPUs mit CUDA® vermittelt. 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Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"In diesem Workshop werden die grundlegenden Tools und Techniken zur Beschleunigung von C\/C++-Anwendungen f\u00fcr die Ausf\u00fchrung auf massiv parallelen GPUs mit CUDA\u00ae vermittelt. Sie lernen, wie man Code schreibt, die Code-Parallelisierung mit CUDA konfiguriert, die Speichermigration zwischen CPU und GPU-Beschleuniger optimiert und den gelernten Arbeitsablauf bei einer neuen Aufgabe implementiert - der Beschleunigung eines voll funktionsf\u00e4higen, aber nur f\u00fcr die CPU ausgelegten Partikelsimulators, um massive Leistungssteigerungen zu erzielen. Am Ende des Workshops haben Sie Zugang zu zus\u00e4tzlichen Ressourcen, um selbst neue GPU-beschleunigte Anwendungen zu erstellen.\n\nBitte beachten Sie, dass eine einmal best\u00e4tigte Buchung nicht mehr r\u00fcckerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz f\u00fcr eine Veranstaltung nach der Best\u00e4tigung nicht mehr stornieren k\u00f6nnen und keine R\u00fcckerstattung erfolgt, unabh\u00e4ngig von der Teilnahme an der Veranstaltung.","skill_level":"Beginner","version":"2.0","duration":{"unit":"d","value":0,"formatted":"8 Stunden"},"pricelist":{"List Price":{"US":{"country":"US","currency":"USD","taxrate":null,"price":500},"DE":{"country":"DE","currency":"EUR","taxrate":19,"price":500},"AT":{"country":"AT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"SE":{"country":"SE","currency":"EUR","taxrate":25,"price":500},"SI":{"country":"SI","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"GB":{"country":"GB","currency":"GBP","taxrate":20,"price":420},"IT":{"country":"IT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"CA":{"country":"CA","currency":"CAD","taxrate":null,"price":690}}},"lastchanged":"2025-10-15T01:47:17+02:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course-schedule\/34484","source_lang":"de","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course\/nvidia-faccc"}}
Abschlussbericht<\/strong>\n<\/p>\n\nBesprechung der wichtigsten Erkenntnisse und abschliessende Fragen.<\/li>Schliessen Sie die Bewertung ab, um ein Zertifikat zu erhalten.<\/li>Nehmen Sie an der Workshop-Umfrage teil.<\/li><\/ul>","comments":"Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"In diesem Workshop werden die grundlegenden Tools und Techniken zur Beschleunigung von C\/C++-Anwendungen für die Ausführung auf massiv parallelen GPUs mit CUDA® vermittelt. Sie lernen, wie man Code schreibt, die Code-Parallelisierung mit CUDA konfiguriert, die Speichermigration zwischen CPU und GPU-Beschleuniger optimiert und den gelernten Arbeitsablauf bei einer neuen Aufgabe implementiert - der Beschleunigung eines voll funktionsfähigen, aber nur für die CPU ausgelegten Partikelsimulators, um massive Leistungssteigerungen zu erzielen. Am Ende des Workshops haben Sie Zugang zu zusätzlichen Ressourcen, um selbst neue GPU-beschleunigte Anwendungen zu erstellen.<\/p>\nBitte beachten Sie, dass eine einmal bestätigte Buchung nicht mehr rückerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz für eine Veranstaltung nach der Bestätigung nicht mehr stornieren können und keine Rückerstattung erfolgt, unabhängig von der Teilnahme an der Veranstaltung.<\/em><\/p>","objective_plain":"Am Ende des Workshops kennen Sie die grundlegenden Werkzeuge und Techniken f\u00fcr GPU-beschleunigte C\/C++-Anwendungen mit CUDA und k\u00f6nnen sie anwenden:\n\n\n\n- Schreiben von Code, der von einem GPU-Beschleuniger ausgef\u00fchrt werden soll\n- Parallelit\u00e4t auf Daten- und Anweisungsebene in C\/C++-Anwendungen mit CUDA offenlegen und ausdr\u00fccken\n- Nutzung von CUDA-verwaltetem Speicher und Optimierung der Speichermigration durch asynchrones Prefetching\n- Nutzen Sie Befehlszeilen- und visuelle Profiler zur Unterst\u00fctzung Ihrer Arbeit\n- Nutzung gleichzeitiger Datenstr\u00f6me f\u00fcr Parallelit\u00e4t auf Anweisungsebene\n- Schreiben Sie GPU-beschleunigte CUDA C\/C++-Anwendungen oder \u00fcberarbeiten Sie bestehende CPU-basierte Anwendungen mit einem profilgesteuerten Ansatz.","outline_plain":"Einf\u00fchrung\n\n\n\n- Treffen Sie den Ausbilder.\n- Erstellen Sie ein Konto unter courses.nvidia.com\/join\nBeschleunigung von Anwendungen mit CUDA C\/C++\n\n\n\n- Lernen Sie die grundlegende Syntax und Konzepte, um GPU-f\u00e4hige C\/C++-Anwendungen mit CUDA zu schreiben:\n- Schreiben, Kompilieren und Ausf\u00fchren von GPU-Code.\n- Parallele Thread-Hierarchie steuern.\n- Zuweisung und Freigabe von Speicher f\u00fcr die GPU.\nVerwaltung von beschleunigtem Anwendungsspeicher mit CUDA C\/C++\n\n\n\n- Lernen Sie den Befehlszeilen-Profiler und den von CUDA verwalteten Speicher kennen, wobei der Schwerpunkt auf beobachtungsgesteuerten Anwendungsverbesserungen und einem tiefen Verst\u00e4ndnis des Verhaltens des verwalteten Speichers liegt:\n- Profilieren Sie CUDA Code mit dem Befehlszeilen-Profiler.\n- Gehen Sie tief in das einheitliche Ged\u00e4chtnis ein.\n- Optimieren Sie die einheitliche Speicherverwaltung.\nAsynchrones Streaming und visuelles Profiling f\u00fcr beschleunigte Anwendungen mit CUDA C\/C++\n\n\n\n- Ermittlung von M\u00f6glichkeiten f\u00fcr eine verbesserte Speicherverwaltung und Parallelit\u00e4t auf Anweisungsebene:\n- Profilieren Sie CUDA Code mit NVIDIA Nsight Systems.\n- Gleichzeitige CUDA Streams verwenden.\nAbschlussbericht\n\n\n\n- Besprechung der wichtigsten Erkenntnisse und abschliessende Fragen.\n- Schliessen Sie die Bewertung ab, um ein Zertifikat zu erhalten.\n- Nehmen Sie an der Workshop-Umfrage teil.","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"In diesem Workshop werden die grundlegenden Tools und Techniken zur Beschleunigung von C\/C++-Anwendungen f\u00fcr die Ausf\u00fchrung auf massiv parallelen GPUs mit CUDA\u00ae vermittelt. Sie lernen, wie man Code schreibt, die Code-Parallelisierung mit CUDA konfiguriert, die Speichermigration zwischen CPU und GPU-Beschleuniger optimiert und den gelernten Arbeitsablauf bei einer neuen Aufgabe implementiert - der Beschleunigung eines voll funktionsf\u00e4higen, aber nur f\u00fcr die CPU ausgelegten Partikelsimulators, um massive Leistungssteigerungen zu erzielen. Am Ende des Workshops haben Sie Zugang zu zus\u00e4tzlichen Ressourcen, um selbst neue GPU-beschleunigte Anwendungen zu erstellen.\n\nBitte beachten Sie, dass eine einmal best\u00e4tigte Buchung nicht mehr r\u00fcckerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz f\u00fcr eine Veranstaltung nach der Best\u00e4tigung nicht mehr stornieren k\u00f6nnen und keine R\u00fcckerstattung erfolgt, unabh\u00e4ngig von der Teilnahme an der Veranstaltung.","skill_level":"Beginner","version":"2.0","duration":{"unit":"d","value":0,"formatted":"8 Stunden"},"pricelist":{"List Price":{"US":{"country":"US","currency":"USD","taxrate":null,"price":500},"DE":{"country":"DE","currency":"EUR","taxrate":19,"price":500},"AT":{"country":"AT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"SE":{"country":"SE","currency":"EUR","taxrate":25,"price":500},"SI":{"country":"SI","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"GB":{"country":"GB","currency":"GBP","taxrate":20,"price":420},"IT":{"country":"IT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"CA":{"country":"CA","currency":"CAD","taxrate":null,"price":690}}},"lastchanged":"2025-10-15T01:47:17+02:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course-schedule\/34484","source_lang":"de","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course\/nvidia-faccc"}}
Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"In diesem Workshop werden die grundlegenden Tools und Techniken zur Beschleunigung von C\/C++-Anwendungen für die Ausführung auf massiv parallelen GPUs mit CUDA® vermittelt. Sie lernen, wie man Code schreibt, die Code-Parallelisierung mit CUDA konfiguriert, die Speichermigration zwischen CPU und GPU-Beschleuniger optimiert und den gelernten Arbeitsablauf bei einer neuen Aufgabe implementiert - der Beschleunigung eines voll funktionsfähigen, aber nur für die CPU ausgelegten Partikelsimulators, um massive Leistungssteigerungen zu erzielen. Am Ende des Workshops haben Sie Zugang zu zusätzlichen Ressourcen, um selbst neue GPU-beschleunigte Anwendungen zu erstellen.<\/p>\nBitte beachten Sie, dass eine einmal bestätigte Buchung nicht mehr rückerstattet werden kann. 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Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"In diesem Workshop werden die grundlegenden Tools und Techniken zur Beschleunigung von C\/C++-Anwendungen f\u00fcr die Ausf\u00fchrung auf massiv parallelen GPUs mit CUDA\u00ae vermittelt. Sie lernen, wie man Code schreibt, die Code-Parallelisierung mit CUDA konfiguriert, die Speichermigration zwischen CPU und GPU-Beschleuniger optimiert und den gelernten Arbeitsablauf bei einer neuen Aufgabe implementiert - der Beschleunigung eines voll funktionsf\u00e4higen, aber nur f\u00fcr die CPU ausgelegten Partikelsimulators, um massive Leistungssteigerungen zu erzielen. Am Ende des Workshops haben Sie Zugang zu zus\u00e4tzlichen Ressourcen, um selbst neue GPU-beschleunigte Anwendungen zu erstellen.\n\nBitte beachten Sie, dass eine einmal best\u00e4tigte Buchung nicht mehr r\u00fcckerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz f\u00fcr eine Veranstaltung nach der Best\u00e4tigung nicht mehr stornieren k\u00f6nnen und keine R\u00fcckerstattung erfolgt, unabh\u00e4ngig von der Teilnahme an der Veranstaltung.","skill_level":"Beginner","version":"2.0","duration":{"unit":"d","value":0,"formatted":"8 Stunden"},"pricelist":{"List Price":{"US":{"country":"US","currency":"USD","taxrate":null,"price":500},"DE":{"country":"DE","currency":"EUR","taxrate":19,"price":500},"AT":{"country":"AT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"SE":{"country":"SE","currency":"EUR","taxrate":25,"price":500},"SI":{"country":"SI","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"GB":{"country":"GB","currency":"GBP","taxrate":20,"price":420},"IT":{"country":"IT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"CA":{"country":"CA","currency":"CAD","taxrate":null,"price":690}}},"lastchanged":"2025-10-15T01:47:17+02:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course-schedule\/34484","source_lang":"de","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course\/nvidia-faccc"}}
In diesem Workshop werden die grundlegenden Tools und Techniken zur Beschleunigung von C\/C++-Anwendungen für die Ausführung auf massiv parallelen GPUs mit CUDA® vermittelt. Sie lernen, wie man Code schreibt, die Code-Parallelisierung mit CUDA konfiguriert, die Speichermigration zwischen CPU und GPU-Beschleuniger optimiert und den gelernten Arbeitsablauf bei einer neuen Aufgabe implementiert - der Beschleunigung eines voll funktionsfähigen, aber nur für die CPU ausgelegten Partikelsimulators, um massive Leistungssteigerungen zu erzielen. Am Ende des Workshops haben Sie Zugang zu zusätzlichen Ressourcen, um selbst neue GPU-beschleunigte Anwendungen zu erstellen.<\/p>\n
Bitte beachten Sie, dass eine einmal bestätigte Buchung nicht mehr rückerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz für eine Veranstaltung nach der Bestätigung nicht mehr stornieren können und keine Rückerstattung erfolgt, unabhängig von der Teilnahme an der Veranstaltung.<\/em><\/p>","objective_plain":"Am Ende des Workshops kennen Sie die grundlegenden Werkzeuge und Techniken f\u00fcr GPU-beschleunigte C\/C++-Anwendungen mit CUDA und k\u00f6nnen sie anwenden:\n\n\n\n- Schreiben von Code, der von einem GPU-Beschleuniger ausgef\u00fchrt werden soll\n- Parallelit\u00e4t auf Daten- und Anweisungsebene in C\/C++-Anwendungen mit CUDA offenlegen und ausdr\u00fccken\n- Nutzung von CUDA-verwaltetem Speicher und Optimierung der Speichermigration durch asynchrones Prefetching\n- Nutzen Sie Befehlszeilen- und visuelle Profiler zur Unterst\u00fctzung Ihrer Arbeit\n- Nutzung gleichzeitiger Datenstr\u00f6me f\u00fcr Parallelit\u00e4t auf Anweisungsebene\n- Schreiben Sie GPU-beschleunigte CUDA C\/C++-Anwendungen oder \u00fcberarbeiten Sie bestehende CPU-basierte Anwendungen mit einem profilgesteuerten Ansatz.","outline_plain":"Einf\u00fchrung\n\n\n\n- Treffen Sie den Ausbilder.\n- Erstellen Sie ein Konto unter courses.nvidia.com\/join\nBeschleunigung von Anwendungen mit CUDA C\/C++\n\n\n\n- Lernen Sie die grundlegende Syntax und Konzepte, um GPU-f\u00e4hige C\/C++-Anwendungen mit CUDA zu schreiben:\n- Schreiben, Kompilieren und Ausf\u00fchren von GPU-Code.\n- Parallele Thread-Hierarchie steuern.\n- Zuweisung und Freigabe von Speicher f\u00fcr die GPU.\nVerwaltung von beschleunigtem Anwendungsspeicher mit CUDA C\/C++\n\n\n\n- Lernen Sie den Befehlszeilen-Profiler und den von CUDA verwalteten Speicher kennen, wobei der Schwerpunkt auf beobachtungsgesteuerten Anwendungsverbesserungen und einem tiefen Verst\u00e4ndnis des Verhaltens des verwalteten Speichers liegt:\n- Profilieren Sie CUDA Code mit dem Befehlszeilen-Profiler.\n- Gehen Sie tief in das einheitliche Ged\u00e4chtnis ein.\n- Optimieren Sie die einheitliche Speicherverwaltung.\nAsynchrones Streaming und visuelles Profiling f\u00fcr beschleunigte Anwendungen mit CUDA C\/C++\n\n\n\n- Ermittlung von M\u00f6glichkeiten f\u00fcr eine verbesserte Speicherverwaltung und Parallelit\u00e4t auf Anweisungsebene:\n- Profilieren Sie CUDA Code mit NVIDIA Nsight Systems.\n- Gleichzeitige CUDA Streams verwenden.\nAbschlussbericht\n\n\n\n- Besprechung der wichtigsten Erkenntnisse und abschliessende Fragen.\n- Schliessen Sie die Bewertung ab, um ein Zertifikat zu erhalten.\n- Nehmen Sie an der Workshop-Umfrage teil.","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"In diesem Workshop werden die grundlegenden Tools und Techniken zur Beschleunigung von C\/C++-Anwendungen f\u00fcr die Ausf\u00fchrung auf massiv parallelen GPUs mit CUDA\u00ae vermittelt. Sie lernen, wie man Code schreibt, die Code-Parallelisierung mit CUDA konfiguriert, die Speichermigration zwischen CPU und GPU-Beschleuniger optimiert und den gelernten Arbeitsablauf bei einer neuen Aufgabe implementiert - der Beschleunigung eines voll funktionsf\u00e4higen, aber nur f\u00fcr die CPU ausgelegten Partikelsimulators, um massive Leistungssteigerungen zu erzielen. Am Ende des Workshops haben Sie Zugang zu zus\u00e4tzlichen Ressourcen, um selbst neue GPU-beschleunigte Anwendungen zu erstellen.\n\nBitte beachten Sie, dass eine einmal best\u00e4tigte Buchung nicht mehr r\u00fcckerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz f\u00fcr eine Veranstaltung nach der Best\u00e4tigung nicht mehr stornieren k\u00f6nnen und keine R\u00fcckerstattung erfolgt, unabh\u00e4ngig von der Teilnahme an der Veranstaltung.","skill_level":"Beginner","version":"2.0","duration":{"unit":"d","value":0,"formatted":"8 Stunden"},"pricelist":{"List Price":{"US":{"country":"US","currency":"USD","taxrate":null,"price":500},"DE":{"country":"DE","currency":"EUR","taxrate":19,"price":500},"AT":{"country":"AT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"SE":{"country":"SE","currency":"EUR","taxrate":25,"price":500},"SI":{"country":"SI","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"GB":{"country":"GB","currency":"GBP","taxrate":20,"price":420},"IT":{"country":"IT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"CA":{"country":"CA","currency":"CAD","taxrate":null,"price":690}}},"lastchanged":"2025-10-15T01:47:17+02:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course-schedule\/34484","source_lang":"de","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course\/nvidia-faccc"}}