computer chip on blue background

קורס OpenCL

פתיחת קורס
טרם נקבע
90
שעות לימוד אקדמיות
ניסיון מעשי בחטיבת הפיתוח
OpenCL

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 עמוקה 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 כדי 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.

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.

private lessons

למה כדאי ללמוד OpenCL ?

OpenCL מאפשר פיתוח יישומים מקביליים ניידים ויעילים. הקורס מכין את המשתתפים לפיתוח פתרונות מחשוב מתקדמים בסביבות הטרוגניות.

private lessons

מה לומדים בקורס OpenCL ?

  1. יסודות OpenCL
    • ארכיטקטורה ומודל תכנות
    • ניהול זיכרון
    • Kernel Programming
  2. פיתוח מתקדם
    • אופטימיזציה
    • סנכרון וביצועים
    • Cross-platform Development
  3. יישומים מעשיים
    • מחשוב מדעי
    • עיבוד אותות
    • ביצועים גבוהים
private lessons

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.
private lessons

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

Head of the department
teacher-image-אלכס-שויחט

על המרצה

אלכס שויחט

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.

close

האם תלמדו על יישומים מעשיים בתעשייה?

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

close

מה הערך המוסף של הקורס לעומת למידה עצמית?

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

close

סטודנטים שנרשמו ללימודי OpenCL
התעניינו גם במודולים הבאים:

© כל הזכויות שמורות Real Time Group