קורס OpenCL למתכנתים מתחילים ומתקדמים

קורס OpenCL

על הקורס

קורס OpenCL מספק הכשרה בפלטפורמת התכנות המקבילי הפתוחה והחוצה-פלטפורמות. המשתתפים לומדים לפתח יישומים מקביליים שיכולים לרוץ על מגוון התקנים, כולל CPU, GPU, FPGA ומעבדים ייעודיים.

ברוכים הבאים לעולם החישוב המקביל עם OpenCL

צאו למסע עם הקורס OpenCL המתקיים בתחום הדינמי של החישוב המקביל. OpenCL (Open Computing Language) הוא מסגרת שמשמשת לכתיבת תוכניות המבוצעות בפלטפורמות הטרוגניות, כולל CPUs, GPUs, ומעבדים אחרים. הקורס שלנו מעוצב בקפידה לספק לכם הבנה עמוקה של OpenCL ולאפשר לכם לנצל את היכולות שלו באופטימיזציה של ביצועי החישוב בפלטפורמות שונות של חומרה.

צלילה לליבת OpenCL

OpenCL הוא היבט חשוב בניצול יכולת החישוב של פלטפורמות עיבוד שונות, ומאפשר למפתחים ולמתכנתים לבצע משימות חישוב בפרלליות נתונים ומשימות בפרלליות ביעילות מרבית. קורס זה מספק חקר מקיף של הארכיטקטורה, מודלי התכנות, וAPI של OpenCL מלבד הבנת המושגים הבסיסיים ועד לצלילה עמוקה לפיתוח ולטכניקות אופטימיזציה של קרנלים, אנו מבטיחים חווית למידה מקיפה.

תכנים מרכזיים בקורס

הבנת ארכיטקטורת OpenCL: חקרו את רכיבי הארכיטקטורה של OpenCL כולל מכשירי חישוב, הקשרים, תורי הפקודות, ואובייקטי הזיכרון.
פיתוח קרנלים: למדו את הדקויות של פיתוח קרנלים ב OpenCL והבטיחו פרלליות יעילה של נתונים ומשימות מורכבות בפעולות החישוב.
טכניקות אופטימיזציה: השיגו תובנות לגבי טכניקות אופטימיזציה שונות לשיפור ביצועי תוכניות OpenCL בפלטפורמות חומרה שונות.
יישומים מעשיים: השתתפו במפגשים מעשיים ובפרויקטים המספקים ניסיון מעשי ביישום OpenCL בתרחישים ממשיים.

למה כדאי ללמוד OpenCL

OpenCL מאפשר למפתחים לנצל את יכולות החישוב של פלטפורמות חומרה שונות, ובכך לשפר את ביצועי היישומים, במיוחד בתחומים כמו סימולציות מדעיות, גרפיקה תלת-ממדית, עיבוד תמונה ואותות, ועוד. בשליטה ב OpenCL אתם ממקמים את עצמכם בחזית הנוף הטכנולוגי, ומשדרגים את היכולת שלכם לפתח יישומים בביצועים גבוהים. OpenCL מאפשר פיתוח יישומים מקביליים ניידים ויעילים. הקורס מכין אתכם לפיתוח פתרונות מחשוב מתקדמים בסביבות הטרוגניות.

מי יוכל להרוויח מקורס זה?

מפתחי תוכנה: שדרוג היכולות בפיתוח יישומים על ידי ניצול יכולת החישוב המקביל.
מדעני נתונים: אופטימיזציית עיבוד הנתונים והמודלים החישוביים על ידי שימוש ביכולות של יחידות עיבוד שונות.
מפתחי משחקים: שיפור הגרפיקה והחישובים במשחקים על ידי מימוש אסטרטגיות חישוב מקביל יעילות.
חוקרים: האצת סימולציות ועיבוד הנתונים על ידי ניצול יכולת CPUs ו GPUs

ללמוד ממומחים בתעשייה

הקורס בOpenCL מנוהל על ידי מומחים מהתעשייה, המביאים איתם עולם של ידע וניסיון בחישוב מקביל. השתתפו במפגשים אינטראקטיביים, השיגו תובנות מהניסיון שלהם, ושדרגו את למידתכם באמצעות מקרים אמיתיים מהעולם.

המסע שלכם לעבר חישוב ביצועים גבוהים

קורס הOpenCL אינו רק נתיב למידה, אלא מסע לשליטה בחישוב בביצועים גבוהים. דרך מודולים מקיפים, מפגשים מעשיים, והדרכה ממומחים, תנווטו במורכבות של OpenCL ותצאו עם ידע ומיומנויות שיניעו אתכם לעתיד מוצלח של החישוב המקביל.

צרו קשר לפרטים נוספים, ע"י מילוי אחד מהטפסים בדף, שליחת וואצפ, או שיחה ישירה.

צעדו לעתיד החישוב עם OpenCL

הצטרפו אלינו לחקר העולם הרחב והדינמי של OpenCL והיו חלק מהאבולוציה של חישוב בביצועים גבוהים בעולם הטכנולוגי.

להמשך קריאה

מה לומדים בקורס OpenCL ?

יסודות OpenCL
- ארכיטקטורה ומודל תכנות
- ניהול זיכרון
- Kernel Programming
פיתוח מתקדם
- אופטימיזציה
- סנכרון וביצועים
- Cross-platform Development
יישומים מעשיים
- מחשוב מדעי
- עיבוד אותות
- ביצועים גבוהים

למי מיועד הקורס?

מפתחי מחשוב מקבילי
מהנדסי מערכות משובצות
מפתחי מערכות ביצועים גבוהים
מפתחי אלגוריתמים לעיבוד אותות
מהנדסי תוכנה בתחום החישוב המדעי
מתאים גם לחסרי נסיון ובעלי עניין בתחום.

תנאי קבלה

ידע בתכנות C/C++
הבנה בארכיטקטורת מחשבים
רקע בתכנות מקבילי
ידע באלגוריתמים
אנגלית טכנית

מיומנויות וטכניקות

תכנות הטרוגני
Platform & Memory Model
Kernel Programming
Work-Groups & Items
Memory Objects
Event Handling
Inter-operation עם APIs אחרים
Device Management
Buffer Management
Image Processing
Parallel Algorithms
Device Queries
Synchronization
Performance Profiling

מבנה הקורס

פרק 1

Introduction to OpenCL and Python

פרק 2

Kernels and work-groups

פרק 3

Buffer objects and memory management

פרק 4

Optimization and performance tuning

פרק 5

OpenCL for scientific computing

פרק 6

OpenCL for machine learning

פרק 7

OpenCL for games and graphics

פרק 8

Final project presentations

על המרצה

אלכס שויחיט

ראש תחום Machine Learning

לאלכס יש תואר ראשון בתחום מערכות מידע (BSC), תואר שני בהנדסת חשמל ואלקטרוניקה.
אלכס הוא במקצועו מהנדס RT \ Machine Learning. מומחה בתחום ה - AI, עם מעל ל -13 שנות ניסיון בפיתוח, ניהול והעברת פרויקטים מפיתוח לייצור במגוון תחומים כגון, Linux Embedded.
לאלכס יש ניסיון עם עבודה בשילוב Machine learning ו- Deep Learning בתחום ה- Computer Vision ו- Data Analysis.

תשובות לשאלות נפוצות

איך הקורס יעזור לכם לנצל את כוח המחשוב המקבילי?

תלמדו לכתוב קוד יעיל שרץ על GPU, תבינו איך לאופטימז ביצועים, ותתנסו בפרויקטים מעשיים במעבדות המתקדמות שלנו.

האם תלמדו על יישומים מעשיים בתעשייה?

כן, תראו דוגמאות מעולם עיבוד התמונה, למידת מכונה, ומדעי הנתונים. תקבלו התנסות בעבודה על אפליקציות אמיתיות.

מה הערך המוסף של הקורס לעומת למידה עצמית?

תקבלו גישה למעבדות עם חומרה מתקדמת, ליווי של מומחים, ותרגול על use cases אמיתיים מהתעשייה.

מה היתרון של OpenCL לעומת CUDA?

OpenCL מציע יתרון משמעותי של תמיכה במגוון רחב של חומרה - לא רק GPU של NVIDIA אלא גם של יצרנים אחרים, וכן מעבדים, FPGA ומעבדים ייעודיים אחרים. בקורס נלמד איך לנצל את הגמישות הזו.

האם הידע רלוונטי לתעשייה?

מאוד. OpenCL משמש בתעשייה במגוון תחומים כמו עיבוד תמונה, חישוב מדעי, למידת מכונה ועוד. הקורס מתמקד בפרקטיקות מקצועיות ומכין לעבודה בפרויקטים אמיתיים בתעשייה.

איך מתמודדים עם השוני בין פלטפורמות?

נלמד טכניקות לכתיבת קוד נייד שרץ ביעילות על פלטפורמות שונות. נכיר כלים לזיהוי יכולות החומרה ואופטימיזציה דינמית, ונתרגל פיתוח קוד שמתאים את עצמו למאפייני החומרה הזמינה.

האם נדרש רקע בתכנות מקבילי?

מומלץ רקע בסיסי בתכנות מקבילי וידע טוב ב-C/C++. לא נדרש ניסיון קודם ב-GPU או OpenCL, אך הבנה בסיסית של ארכיטקטורת מחשבים תעזור מאוד. הקורס מתחיל מהיסודות ומתקדם בהדרגה.