Inkscape 培训

这种以讲师为指导的中国（在线或现场）现场培训面向希望使用 Fusion 360 设计、模拟和准备 3D 打印模型的初级到高级 3D 设计和 3D 打印爱好者。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置Fusion 360以获得最佳性能。
• 在统一的环境中设计、建模和仿真 3D 对象。
• 优化和准备 3D 打印过程的设计。
• 使用 Fusion 360 的云功能协作和共享他们的设计。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训面向希望使用ROCm和HIP对AMD GPU进行编程并利用其并行性的初级到中级开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设置包含 ROCm 平台、AMD GPU 和 Visual Studio 代码的开发环境。
• 创建一个基本的 ROCm 程序，该程序对 GPU 执行向量加法并从 GPU 存储器中检索结果。
• 使用 ROCm API 查询设备信息、分配和释放设备内存、在主机和设备之间复制数据、启动内核和同步线程。
• 使用 HIP 语言编写在 GPU 上执行的内核并操作数据。
• 使用 HIP 内置函数、变量和库来执行常见任务和操作。
• 使用 ROCm 和 HIP 内存空间（如全局、共享、常量和本地）来优化数据传输和内存访问。
• 使用 ROCm 和 HIP 执行模型来控制定义并行度的线程、块和网格。
• 使用 ROCm Debugger 和 ROCm Profiler 等工具调试和测试 ROCm 和 HIP 程序。
• 使用合并、缓存、预取和分析等技术优化 ROCm 和 HIP 程序。

这项在中国（线上或现场）进行的由讲师主导的现场培训，旨在帮助初学者到中级的平面设计师和动画师学习如何使用Adobe Animate 创建令人惊艳的动画、互动媒体和引人入胜的网页内容。

培训结束时，参与者将能够：

• 浏览 Adobe Animate 界面和工具。
• 使用关键帧、动作补间和形状补间创建和编辑动画。
• 使用 ActionScript 和 JavaScript 设计互动动画和应用程序。
• 将音频和视频元素纳入项目。
• 为网络、视频和移动平台导出动画。

这种由讲师指导的现场培训 中国（在线或远程）面向希望安装、配置、管理和排除 CUDA 环境故障的初级系统管理员和 IT 专业人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 CUDA 的架构、组件和功能。
• 安装和配置 CUDA 环境。
• 管理和优化 CUDA 资源。
• 调试和排查常见的 CUDA 问题。

这是一个由讲师指导的，在中国（线上或线下）进行的培训，针对希望使用CUDA来构建在NVIDIA GPU上并行运行的Python应用程式的中级开发者。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用Numba编译器来加速在NVIDIA GPU上运行的Python应用程式。
• 创建、编译并启动自定义的CUDA核心。
• 管理GPU的记忆体。
• 将基于CPU的应用程式转换为GPU加速的应用程式。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训针对的是希望学习GPU编程基础知识以及开发GPU应用程序的主要框架和工具的初级到中级开发人员。

• 在培训结束时，参与者将能够：
  了解 CPU 和 GPU 计算之间的区别以及 GPU 编程的好处和挑战。
• 为他们的 GPU 应用程序选择正确的框架和工具。
• 创建一个基本的 GPU 程序，该程序使用一个或多个框架和工具执行向量加法。
• 使用相应的 API、语言和库来查询设备信息、分配和解除分配设备内存、在主机和设备之间复制数据、启动内核以及同步线程。
• 使用相应的内存空间（如全局、本地、常量和专用）来优化数据传输和内存访问。
• 使用相应的执行模型（如工作项、工作组、线程、块和网格）来控制并行度。
• 使用 CodeXL 、 CUDA-GDB 、 CUDA-MEMCHECK 和 NVIDIA Nsight 等工具调试和测试 GPU 程序。
• 使用合并、缓存、预取和分析等技术优化 GPU 程序。

这个由 讲师指导的 中国 现场现场培训（在线或现场）面向希望使用 CUDA 对 NVIDIA GPU 进行程式设计并利用其并行性的初级到中级开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 设置一个开发环境，其中包括 CUDA 工具包、NVIDIA GPU 和 Visual Studio 代码。
• 创建一个基本的 CUDA 程式，该程式在 GPU 上执行向量加法并从 GPU 记忆体中检索结果。
• 使用 CUDA API 查询设备资讯、分配和释放设备记忆体、在主机和设备之间复制数据、启动内核和同步线程。
• 使用 CUDA C/C++ 语言编写在 GPU 上执行并操作数据的内核。
• 使用 CUDA 内建函数、变数和库来执行常见任务和操作。
• 使用 CUDA 记忆体空间（例如全域、共用、常量和本地）来优化数据传输和记忆体访问。
• 使用 CUDA 执行模型来控制定义并行度的线程、块和网格。
• 使用 CUDA-GDB、CUDA-MEMCHECK 和 NVIDIA Nsight 等工具调试和测试 CUDA 程式。
• 使用合并、缓存、预取和分析等技术优化 CUDA 程式。

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这种由讲师指导的现场培训中国（在线或远程）面向希望使用 OpenACC 对异构设备进行编程并利用其并行性的初级到中级开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设置一个开发环境，其中包含 OpenACC SDK、支持 OpenACC 的设备和 Visual Studio 代码。
• 创建一个基本的 OpenACC 程序，用于在设备上执行向量加法并从设备内存中检索结果。
• 使用 OpenACC 指令和子句对代码进行注释，并指定并行区域、数据移动和优化选项。
• 使用 OpenACC API 查询设备信息、设置设备编号、处理错误和同步事件。
• 使用 OpenACC 库和互操作性功能将 OpenACC 与其他编程模型（如 CUDA、OpenMP 和 MPI）集成。
• 使用 OpenACC 工具分析和调试 OpenACC 程序，并确定性能瓶颈和机会。
• 使用数据局部性、循环融合、内核融合和自动调优等技术优化 OpenACC 程序。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）面向希望使用OpenCL对异构设备进行编程并利用其并行性的初级到中级开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设置包含 OpenCL SDK、支持 OpenCL 和 Visual Studio 代码的设备的开发环境。
• 创建一个基本的 OpenCL 程序，该程序在设备上执行矢量加法并从设备内存中检索结果。
• 使用 OpenCL API 查询设备信息、创建上下文、命令队列、缓冲区、内核和事件。
• 使用 OpenCL C 语言编写在设备上执行并操作数据的内核。
• 使用 OpenCL 内置函数、扩展和库来执行常见任务和操作。
• 使用 OpenCL 主机和设备内存模型来优化数据传输和内存访问。
• 使用 OpenCL 执行模型来控制工作项、工作组和 ND 范围。
• 使用 CodeXL、Intel VTune 和 NVIDIA Nsight 等工具调试和测试 OpenCL 程序。
• 使用矢量化、循环展开、本地内存和分析等技术优化 OpenCL 程序。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训针对的是希望使用不同框架进行GPU编程并比较其功能，性能和兼容性的初级到中级开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设置一个开发环境，其中包括 OpenCL SDK、CUDA 工具包、ROCm 平台、支持 OpenCL、CUDA 或 ROCm 的设备以及 Visual Studio 代码。
• 创建一个基本的 GPU 程序，使用 OpenCL、CUDA 和 ROCm 执行向量加法，并比较每个框架的语法、结构和执行。
• 使用相应的 API 查询设备信息、分配和释放设备内存、在主机和设备之间复制数据、启动内核以及同步线程。
• 使用相应的语言编写在设备上执行的内核并操作数据。
• 使用相应的内置函数、变量和库来执行常见任务和操作。
• 使用相应的内存空间（如全局、本地、常量和专用）来优化数据传输和内存访问。
• 使用相应的执行模型来控制定义并行度的线程、块和网格。
• 使用 CodeXL 、 CUDA-GDB 、 CUDA-MEMCHECK 和 NVIDIA Nsight 等工具调试和测试 GPU 程序。
• 使用合并、缓存、预取和分析等技术优化 GPU 程序。

此讲师指导的现场培训<本地>（在线或现场）面向希望使用Maya创建3D动画的Web设计人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 在Maya中创建逼真的模型和纹理。
• 为专案制作动画并渲染以实现高品质播放。
• 类比自然效果，如水和烟雾。

这个由讲师指导的 中国 现场培训课程涵盖了如何为并行计算编程 GPU、 如何使用各种平台、如何使用 CUDA 平台及其功能，以及如何使用 CUDA 执行各种优化技术。其中一些应用包括深度学习、分析、图像处理和工程应用。

WebGL（Web图形库）是一种JavaScript API，用于在不使用插件的情况下在Web浏览器中呈现3D图形。

在这个以讲师为主导的现场培训中，参与者将学习如何使用3D图形生成逼真的计算机图像，同时逐步创建在浏览器中运行的动画3D应用程序。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解并使用 WebGL 的各种功能，包括网格、变换、相机、材质、照明和动画
• 使用WebGL为对象设置动画
• 使用WebGL创建3D对象

听众

• 开发商

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和繁重的实践练习

这种以讲师为主导的中国现场现场培训面向希望在Windows上安装和使用ROCm以编程AMD GPU并利用其并行性的初级到中级开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在 Windows 上设置包含 ROCm 平台、AMD GPU 和 Visual Studio 代码的开发环境。
• 创建一个基本的 ROCm 程序，该程序对 GPU 执行向量加法并从 GPU 存储器中检索结果。
• 使用 ROCm API 查询设备信息、分配和释放设备内存、在主机和设备之间复制数据、启动内核和同步线程。
• 使用 HIP 语言编写在 GPU 上执行的内核并操作数据。
• 使用 HIP 内置函数、变量和库来执行常见任务和操作。
• 使用 ROCm 和 HIP 内存空间（如全局、共享、常量和本地）来优化数据传输和内存访问。
• 使用 ROCm 和 HIP 执行模型来控制定义并行度的线程、块和网格。
• 使用 ROCm Debugger 和 ROCm Profiler 等工具调试和测试 ROCm 和 HIP 程序。
• 使用合并、缓存、预取和分析等技术优化 ROCm 和 HIP 程序。