Liên hệ với chúng tôi

Lý Thái Tổ

5, 41a P. Lý Thái Tổ, French Quarter, Hoàn Kiếm, Hà Nội, Việt Nam

Tọa lạc thuận tiện tại Sentinel Place, nằm trên góc phố Lý Thái Tổ và Trần Nguyễn Hàn. Khu vực này cách Nhà hát Opera, Khu phức hợp Metropole và Hilton Hanoi Opera chỉ khoảng 5 phút đi bộ, đồng thời ở gần Bộ Tài chính, Ủy ban Nhân dân thành phố Hà Nội, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và nhiều tòa nhà thương mại, ngân hàng nước ngoài khác. Phố Lý Thái Tổ là một tuyến đường nổi bật, rất quen thuộc ở Hà Nội, mang đến sự tiếp cận dễ dàng cho bất kỳ khách du lịch nào. Các tòa nhà văn phòng chính quanh khu vực bao gồm Tháp BIDV, 63 Lý Thái Tổ và Khu Công nghiệp Kinh doanh Opera. Trong phạm vi bán kính gần đó còn có các trung tâm mua sắm cao cấp.

InterContinental Hồ Tây Hà Nội

Tầng 1 &2 , Tòa 1A, Nghi Tàm , Hà Nội, Việt Nam

Tọa lạc tại vị trí đắc địa trên tầng 1 & 2, số 1A đường Nghi Tam, thuộc khu vực trung tâm Quận Tây Hồ, khách sạn InterContinental Hanoi Westlake là một trong những tòa nhà thương mại cao cấp hàng đầu tại Hà Nội. Tòa nhà tọa lạc trên một tuyến đường quan trọng, thuận tiện cho việc di chuyển và kết nối đến nhiều trung tâm văn hóa, giải trí sôi động của thành phố. Từ đây, cư dân và khách du lịch dễ dàng tiếp cận các danh lam thắng cảnh nổi tiếng như Hồ Tây thơ mộng và Khu vực Hồ Hoàn Kiếm sầm uất. Với vị trí chiến lược, khách sạn chỉ mất khoảng 5-10 phút di chuyển đến ga Metro tuyến số 2 (Chung Cun - Yên Hòa). Không chỉ mang đến không gian làm việc và sinh hoạt sang trọng, InterContinental Hanoi Westlake còn là trung tâm thương mại đẳng cấp, kết nối mọi nhu cầu kinh doanh và giải trí của khách hàng trong một không gian hiện đại và tiện nghi.

JW Marriott Hanoi

Số 8, đường Đỗ Đức Dục, Hà Nội, Việt Nam

Tọa lạc tại vị trí đắc địa trên tầng 8, số 8 đường Do Duc Duc, thuộc khu vực trung tâm Quận Hoàn Kiếm, Hà Nội, JW Marriott Hanoi là một trong những tòa nhà thương mại hàng đầu của thành phố. Tòa nhà này nằm trên một tuyến đường huyết mạch, mang đến sự thuận tiện tối đa và kết nối dễ dàng đến các khu vực văn hóa, giải trí sôi động của Hà Nội. Từ vị trí chiến lược này, khách hàng và du khách dễ dàng tiếp cận Khu vực Hồ Hoàn Kiếm thơ mộng và Quận Trung Phụng (Khu vực Quận Trung Hoàn, gần chợ) với hàng loạt điểm đến văn hóa, ẩm thực. JW Marriott Hanoi chỉ cần một khoảng cách ngắn để kết nối đến trung tâm thành phố. Không chỉ mang đến không gian lưu trú sang trọng và tiện nghi, JW Marriott Hanoi còn là một trung tâm thương mại đẳng cấp, kết hợp hoàn hảo các tiện ích dành cho công việc, nghỉ dưỡng và giải trí trong một không gian hiện đại, đẳng cấp. Đây là điểm đến lý tưởng cho những ai đang tìm kiếm sự thuận tiện, sự sang trọng và trải nghiệm trọn vẹn sự năng động của Hà Nội.

Pullman Hà Nội

Tầng 1& 2 , số 40, Cát Linh, Hà Nội, Việt Nam

Tọa lạc tại vị trí đắc địa trên tầng 1 & 2, số 40 đường Cát Linh, Hà Nội, Việt Nam, Pullman Hanoi là một tòa nhà thương mại hiện đại. Vị trí chiến lược này đặt Pullman Hanoi tại khu vực đang phát triển nhanh chóng là Cát Linh, mang đến sự tiếp cận thuận tiện đến Khu vực Trung tâm (Central Space) nhộn nhịp và vị trí gần với cơ sở hạ tầng sắp tới như ga Cát Linh - Hải Ba Trung của tuyến Metro số 2. Từ vị trí hiện đại này, khách hàng và du khách dễ dàng kết nối đến trung tâm của Hà Nội. Pullman Hanoi nằm trong vị trí thuận lợi để tiếp cận các địa danh nổi tiếng như Hồ Hoàn Kiếm và Hồ Tây, cũng như khu Phố Cổ (Khu vực Quận Hoàn Kiếm), trong một khoảng cách tương đối ngắn. Không chỉ mang đến không gian hiện đại cho lưu trú, Pullman Hanoi còn hoạt động như một trung tâm thương mại sôi động, tích hợp các tiện ích văn phòng và giải trí hiện đại trong một môi trường sang trọng và tiện nghi, đáp ứng nhu cầu của những khách hàng sành điệu.

Sofitel Legend Metropole Hà Nội

Tầng 1& 2 , số 15, Ngô Quyền, Hà Nội, Việt Nam

Tọa lạc tại vị trí danh giá trên tầng 1 & 2, số 15 đường Ngô Quyền, Hà Nội, Việt Nam, Sofitel Legend Metropole Hanoi là một tòa nhà thương mại nổi bật và một di tích kiến trúc lịch sử quan trọng. Tòa nhà này là một công trình kiến trúc Pháp thuộc thời kỳ thuộc địa, tọa lạc trên một tuyến đường huyết mạch tại khu vực nhộn nhịp của Quận Ba Đình, mang đến sự tiếp cận thuận tiện và kết nối đến trung tâm văn hóa, chính trị của Hà Nội. Từ vị trí nổi tiếng này, khách hàng và du khách dễ dàng tiếp cận Khu vực Hồ Hoàn Kiểm thơ mộng và Khu Phố Cổ sầm uất với hàng loạt di tích lịch sử và các điểm văn hóa đặc sắc. Sofitel Legend Metropole Hanoi nằm trong vị trí chiến lược để kết nối mọi nhu cầu kinh doanh và giải trí. Không chỉ mang đến không gian lưu trú sang trọng và đẳng cấp, Sofitel Legend Metropole Hanoi còn là một trung tâm thương mại và văn hóa sừng soni, tích hợp sự tinh tế cổ điển và hiện đại, mang đến những dịch vụ cao cấp và trải nghiệm độc đáo cho khách hàng trong một không gian lịch sử đầy mê hoặc.

Hà Nội

3, 241 Đ. Xuân Thủy, Dịch Vọng Hậu, Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam

Tọa lạc trên tầng 3 của Indochina Plaza, Hà Nội, Toong coworking space là một trong những khách thuê chính của toàn bộ phức hợp dịch vụ. Chúng tôi hỗ trợ hoàn thiện và nâng cao hệ sinh thái tập trung kinh doanh - làm việc - giao lưu - mua sắm - và thư giãn dành cho các doanh nhân địa phương và chuyên gia tri thức.

UPGen Keangnam

Level 43, Keangnam Hanoi Landmark Tower, Pham Hung Street, Nam Tu Liem District, Ha Noi, Viet Nam

Tọa lạc trong tòa cao ốc cao nhất Hà Nội và tòa nhà thứ hai cao nhất Việt Nam với 72 tầng, Keangnam Hanoi Landmark Tower (Landmark72) là nơi đặt một trong những không gian đáng chú ý nhất của UPGen. Tòa nhà này thuộc cấp A, mang đến view thành phố ngoạn mục mà nơi nào ở Hà Nội cũng không có. UPGen Keangnam tọa lạc thuận tiện cách mạng lưới subway chỉ khoảng 5 phút đi bộ.

Danh mục con (4)

CUDA (Compute Unified Device Architecture)

CUDA (Compute Unified Device Architecture)
Huawei Ascend

Huawei Ascend
Biren (GPU)

Biren (GPU)
Cambricon (MLU)

Cambricon (MLU)

Khám phá các khóa học của chúng tôi

Phát triển ứng dụng AI với Huawei Ascend và CANN

 21 Giờ

Huawei Ascend là một dòng các bộ xử lý AI được thiết kế cho việc suy luận và đào tạo hiệu suất cao.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại địa điểm) dành cho các kỹ sư AI và nhà khoa học dữ liệu trung cấp, mong muốn phát triển và tối ưu hóa mô hình mạng nơ-ron sử dụng nền tảng Huawei Ascend và bộ công cụ CANN.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

  • Thiết lập và cấu hình môi trường phát triển CANN.
  • Phát triển ứng dụng AI sử dụng các quy trình làm việc của MindSpore và CloudMatrix.
  • Tối ưu hóa hiệu suất trênAscend NPUs bằng cách sử dụng toán tử tùy chỉnh và tiling.
  • Triển khai mô hình đến môi trường edge hoặc cloud.

Định dạng của khóa học

  • Bài giảng và thảo luận tương tác.
  • Sử dụng trực tiếp Huawei Ascend và bộ công cụ CANN trong các ứng dụng mẫu.
  • Bài tập hướng dẫn tập trung vào việc xây dựng, đào tạo và triển khai mô hình.

Tùy chỉnh khóa học

  • Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh dựa trên cơ sở hạ tầng hoặc dữ liệu của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đọc thêm...

Hiểu về Cụm Tính Toán AI của Huawei: Từ CANN đến MindSpore

14 Giờ

Túi AI của Huawei — từ SDK cấp thấp CANN đến framework cấp cao MindSpore — cung cấp một môi trường phát triển và triển khai AI được tích hợp chặt chẽ và tối ưu cho phần cứng Ascend.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các chuyên gia kỹ thuật từ trình độ đầu tiên đến trung cấp muốn hiểu cách các thành phần CANN và MindSpore hoạt động cùng nhau để hỗ trợ quản lý vòng đời AI và quyết định về cơ sở hạ tầng.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

  • Hiểu kiến trúc lớp của túi tính toán AI của Huawei.
  • Xác định cách CANN hỗ trợ tối ưu hóa mô hình và triển khai cấp phần cứng.
  • Đánh giá framework và công cụ MindSpore so với các giải pháp trong ngành.
  • Định vị túi AI của Huawei trong môi trường doanh nghiệp hoặc cloud/on-prem.

Định dạng khóa học

  • Bài giảng tương tác và thảo luận.
  • Demo hệ thống trực tiếp và hướng dẫn dựa trên trường hợp thực tế.
  • Lab được hướng dẫn tùy chọn về luồng mô hình từ MindSpore đến CANN.

Tùy chỉnh khóa học

  • Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, xin vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đọc thêm...

Lập trình GPU với OpenACC

 28 Giờ

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn sử dụng OpenACC để lập trình cho các thiết bị dị nhất và khai thác tính song song của chúng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

  • Thiết lập môi trường phát triển OpenACC.
  • Viết và chạy một chương trình OpenACC cơ bản.
  • Chú thích mã bằng các chỉ thị và mệnh đề OpenACC.
  • Sử dụng OpenACC API và thư viện.
  • Phân tích hiệu năng, gỡ lỗi và tối ưu hóa các chương trình OpenACC.
Đọc thêm...

CANN SDK cho các đường dẫn Xử lý Hình ảnh và ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

 14 Giờ

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) cung cấp các công cụ triển khai và tối ưu mạnh mẽ cho ứng dụng AI thời gian thực trong xử lý hình ảnh và NLP, đặc biệt trên phần cứng Huawei Ascend.

Khóa học trực tiếp do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho các nhà thực hành AI ở trình độ trung cấp muốn xây dựng, triển khai và tối ưu hóa các mô hình thị giác và ngôn ngữ sử dụng CANN SDK cho các trường hợp sử dụng sản xuất.

Sau khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

  • Triển khai và tối ưu hóa các mô hình CV và NLP bằng CANN và AscendCL.
  • Sử dụng công cụ của CANN để chuyển đổi các mô hình và tích hợp chúng vào các đường dẫn thực tế.
  • Tối ưu hóa hiệu suất suy luận cho các tác vụ như phát hiện, phân loại và phân tích cảm xúc.
  • Xây dựng các đường dẫn CV/NLP thời gian thực cho các kịch bản triển khai dựa trên cạnh hoặc đám mây.

Định dạng Khóa học

  • Bài giảng tương tác và trình diễn.
  • Phòng thí nghiệm thực hành với việc triển khai mô hình và phân tích hiệu suất.
  • Thiết kế đường dẫn trực tiếp sử dụng các trường hợp sử dụng CV và NLP thực tế.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

  • Để yêu cầu khóa học tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đọc thêm...

Giới thiệu về lập trình GPU

 21 Giờ

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn học các kiến thức cơ bản về lập trình GPU và các framework và công cụ chính để phát triển ứng dụng GPU.

  • Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
    Hiểu sự khác biệt giữa CPU và lập trình GPU cũng như những lợi ích và thách thức của lập trình GPU.
  • Chọn framework và công cụ phù hợp cho ứng dụng GPU của họ.
  • Tạo một chương trình GPU cơ bản thực hiện phép cộng vector bằng một hoặc nhiều framework và công cụ.
  • Sử dụng các API, ngôn ngữ và thư viện tương ứng để truy vấn thông tin thiết bị, cấp phát và giải phóng bộ nhớ thiết bị, sao chép dữ liệu giữa host và thiết bị, khởi chạy kernel và đồng bộ hóa luồng.
  • Sử dụng các không gian bộ nhớ tương ứng, chẳng hạn như global, local, constant và private, để tối ưu hóa việc truyền dữ liệu và truy cập bộ nhớ.
  • Sử dụng các mô hình thực thi tương ứng, chẳng hạn như work-items, work-groups, threads, blocks và grids, để kiểm soát tính song song.
  • Gỡ lỗi và kiểm tra các chương trình GPU bằng các công cụ như CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK và NVIDIA Nsight.
  • Tối ưu hóa các chương trình GPU bằng các kỹ thuật như coalescing, caching, prefetching và profiling.
Đọc thêm...

Xây dựng Các Bộ Phận Tùy Chỉnh AI với CANN TIK và TVM

14 Giờ

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) và Apache TVM cho phép tối ưu hóa và tùy chỉnh nâng cao các toán tử mô hình AI dành cho Huawei Ascend phần cứng.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các nhà phát triển hệ thống cấp cao muốn xây dựng, triển khai và điều chỉnh các toán tử tùy chỉnh cho mô hình AI bằng cách sử dụng mô hình lập trình TIK của CANN và tích hợp bộ компилятора TVM.

Đến cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

  • Viết và kiểm thử các toán tử AI tùy chỉnh sử dụng DSL TIK cho các bộ xử lý Ascend.
  • Tích hợp các toán tử tùy chỉnh vào hệ thống chạy CANN và đồ thị thực thi.
  • Sử dụng TVM để lên lịch, tự điều chỉnh và đánh giá hiệu suất của các toán tử.
  • Gỡ lỗi và tối ưu hóa hiệu suất mức lệnh cho các mô hình tính toán tùy chỉnh.

Định dạng khóa học

  • Bài giảng tương tác và trình diễn.
  • Lập trình thực hành các toán tử sử dụng luồng TIK và TVM.
  • Kiểm thử và điều chỉnh trên phần cứng Ascend hoặc mô phỏng.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

  • Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đọc thêm...

Lập trình GPU - So sánh OpenCL, CUDA và ROCm

 28 Giờ

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các nhà phát triển có trình độ từ cơ bản đến trung cấp, mong muốn sử dụng các khung công tác khác nhau cho lập trình GPU và so sánh các tính năng, hiệu suất và khả năng tương thích của chúng.

Sau khi kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

  • Thiết lập môi trường phát triển bao gồm OpenCL SDK, CUDA Toolkit, ROCm Platform, một thiết bị hỗ trợ OpenCL, CUDA hoặc ROCm, và Visual Studio Code.
  • Tạo chương trình GPU cơ bản thực hiện phép cộng vector sử dụng OpenCL, CUDA và ROCm, và so sánh cú pháp, cấu trúc và cách thực thi của từng khung công tác.
  • Sử dụng các API tương ứng để truy vấn thông tin thiết bị, cấp phát và giải phóng bộ nhớ thiết bị, sao chép dữ liệu giữa máy chủ và thiết bị, khởi chạy nhân (kernels) và đồng bộ hóa luồng.
  • Sử dụng các ngôn ngữ tương ứng để viết nhân thực thi trên thiết bị và xử lý dữ liệu.
  • Sử dụng các hàm, biến và thư viện tích hợp sẵn để thực hiện các tác vụ và thao tác thông thường.
  • Sử dụng các không gian bộ nhớ như global, local, constant và private để tối ưu hóa việc chuyển dữ liệu và truy cập bộ nhớ.
  • Sử dụng các mô hình thực thi tương ứng để kiểm soát các luồng, khối và lưới định nghĩa tính song song.
  • Gỡ lỗi và thử nghiệm chương trình GPU sử dụng các công cụ như CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK và NVIDIA Nsight.
  • Tối ưu hóa chương trình GPU sử dụng các kỹ thuật như coalescing, caching, prefetching và profiling.
Đọc thêm...

Phát Triển và triển khai AI với CloudMatrix

21 Giờ

CloudMatrix là nền tảng phát triển và triển khai AI thống nhất của Huawei, thiết kế để hỗ trợ các đường ống dự đoán quy mô lớn và sản xuất.

Khóa học này được giảng dạy trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho chuyên gia AI cấp độ cơ bản đến trung cấp muốn triển khai và giám sát các mô hình AI sử dụng nền tảng CloudMatrix với tích hợp CANN và MindSpore.

Tại cuối khóa học này, người tham dự sẽ có thể:

  • Sử dụng CloudMatrix cho đóng gói mô hình, triển khai và dịch vụ.
  • Chuyển đổi và tối ưu hóa các mô hình cho chip Ascend.
  • Thiết lập đường ống cho tác vụ dự đoán thời gian thực và lô hàng.
  • Giám sát triển khai và điều chỉnh hiệu suất trong môi trường sản xuất.

Định dạng khóa học

  • Bài giảng tương tác và thảo luận.
  • Sử dụng thực tế của CloudMatrix với các kịch bản triển khai thực tế.
  • Các bài tập hướng dẫn tập trung vào chuyển đổi, tối ưu hóa và mở rộng.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

  • Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh dựa trên cơ sở hạ tầng AI hoặc môi trường đám mây của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đọc thêm...

CANN cho Edge AI Triển部署

14 Giờ

Bộ công cụ Ascend CANN của Huawei cho phép thực hiện suy luận AI mạnh mẽ trên các thiết bị đầu cuối như Ascend 310. CANN cung cấp các công cụ cần thiết để biên dịch, tối ưu hóa và triển khai mô hình trong môi trường hạn chế về tính toán và bộ nhớ.

Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các nhà phát triển và tích hợp AI có trình độ trung cấp muốn triển khai và tối ưu hóa mô hình trên thiết bị đầu cuối Ascend sử dụng chuỗi công cụ CANN.

Đến hết khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

  • Chuẩn bị và chuyển đổi các mô hình AI cho Ascend 310 bằng các công cụ của CANN.
  • Xây dựng cácpipeline suy luận nhẹ nhàng sử dụng MindSpore Lite và AscendCL.
  • Tối ưu hóa hiệu suất mô hình cho môi trường hạn chế về tính toán và bộ nhớ.
  • Triển khai và theo dõi các ứng dụng AI trong các trường hợp sử dụng thực tế ở đầu cuối.

Định dạng của Khóa học

  • Bài giảng tương tác và trình diễn.
  • Công việc phòng thí nghiệm thực hành với các mô hình và tình huống cụ thể cho đầu cuối.
  • Ví dụ triển khai trực tiếp trên phần cứng đầu cuối ảo hoặc vật lý.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

  • Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đọc thêm...

ROCm cho Windows

 21 Giờ

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà phát triển ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn cài đặt và sử dụng ROCm trên Windows để lập trình cho các thiết bị AMD GPU và khai thác tính song song của chúng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

  • Thiết lập môi trường phát triển bao gồm Nền tảng ROCm, thiết bị AMD GPU và Visual Studio Code trên Windows.
  • Tạo một chương trình ROCm cơ bản thực hiện phép cộng vector trên thiết bị GPU và truy xuất kết quả từ bộ nhớ của thiết bị GPU.
  • Sử dụng API ROCm để truy vấn thông tin thiết bị, cấp phát và giải phóng bộ nhớ thiết bị, sao chép dữ liệu giữa máy chủ và thiết bị, khởi chạy kernel và đồng bộ hóa luồng.
  • Sử dụng ngôn ngữ HIP để viết kernel thực thi trên thiết bị GPU và thao tác dữ liệu.
  • Sử dụng các hàm, biến và thư viện tích hợp của HIP để thực hiện các tác vụ và hoạt động phổ biến.
  • Sử dụng các không gian bộ nhớ ROCm và HIP, chẳng hạn như toàn cục, chia sẻ, hằng số và cục bộ, để tối ưu hóa việc truyền và truy cập bộ nhớ.
  • Sử dụng các mô hình thực thi ROCm và HIP để điều khiển các luồng, khối và lưới xác định tính song song.
  • Gỡ lỗi và kiểm tra các chương trình ROCm và HIP bằng các công cụ như ROCm Debugger và ROCm Profiler.
  • Tối ưu hóa các chương trình ROCm và HIP bằng các kỹ thuật như hợp nhất, bộ nhớ đệm, truy cập trước và phân tích hiệu năng.
Đọc thêm...

AMD GPU Programming

28 Giờ

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn sử dụng ROCm và HIP để lập trình cho các thiết bị AMD GPU và khai thác tính song song của chúng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

  • Thiết lập môi trường phát triển bao gồm Nền tảng ROCm, thiết bị AMD GPU và Visual Studio Code.
  • Tạo một chương trình ROCm cơ bản thực hiện phép cộng vector trên thiết bị GPU và truy xuất kết quả từ bộ nhớ của thiết bị GPU.
  • Sử dụng API ROCm để truy vấn thông tin thiết bị, cấp phát và giải phóng bộ nhớ thiết bị, sao chép dữ liệu giữa máy chủ và thiết bị, khởi chạy kernel và đồng bộ hóa luồng.
  • Sử dụng ngôn ngữ HIP để viết kernel thực thi trên thiết bị GPU và thao tác dữ liệu.
  • Sử dụng các hàm, biến và thư viện tích hợp của HIP để thực hiện các tác vụ và hoạt động phổ biến.
  • Sử dụng không gian bộ nhớ ROCm và HIP, chẳng hạn như toàn cục, chia sẻ, hằng số và cục bộ, để tối ưu hóa việc truyền dữ liệu và truy cập bộ nhớ.
  • Sử dụng mô hình thực thi ROCm và HIP để điều khiển các luồng, khối và lưới xác định tính song song.
  • Gỡ lỗi và kiểm tra các chương trình ROCm và HIP bằng các công cụ như ROCm Debugger và ROCm Profiler.
  • Tối ưu hóa các chương trình ROCm và HIP bằng các kỹ thuật như hợp nhất, bộ nhớ đệm, truy cập trước và phân tích hiệu năng.
Đọc thêm...

Giới thiệu về CANN cho Nhà phát triển Framework AI

7 Giờ

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) là bộ công cụ tính toán AI của Huawei được sử dụng để biên dịch, tối ưu hóa và triển khai mô hình AI trên các chip Ascend AI.

khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển AI trình độ cơ bản muốn hiểu cách CANN được sử dụng trong chu kỳ đời sống của mô hình từ đào tạo đến triển khai, và cách nó hoạt động cùng với các framework như MindSpore, TensorFlow, và PyTorch.

Cuối khóa học này, người tham gia sẽ có khả năng:

  • Hiểu mục đích và kiến trúc của bộ công cụ CANN.
  • Thiết lập môi trường phát triển với CANN và MindSpore.
  • Chuyển đổi và triển khai một mô hình AI cơ bản lên phần cứng Ascend.
  • Có kiến thức nền tảng cho các dự án tối ưu hóa hoặc tích hợp CANN trong tương lai.

Định dạng khóa học

  • Bài giảng và thảo luận tương tác.
  • Phòng thí nghiệm thực hành với việc triển khai mô hình cơ bản.
  • Hướng dẫn từng bước qua chuỗi công cụ CANN và điểm tích hợp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

  • Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đọc thêm...

Performance Optimization on Ascend, Biren, and Cambricon

21 Giờ

Ascend, Biren và Cambricon là các nền tảng phần cứng AI hàng đầu tại Trung Quốc, mỗi nền tảng đều cung cấp công cụ tăng tốc và phân tích hiệu năng độc đáo cho tác vụ AI quy mô sản xuất.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhắm đến các kỹ sư cơ sở hạ tầng AI và hiệu năng cao cấp muốn tối ưu hóa chuỗi công việc dự đoán và đào tạo mô hình trên nhiều nền tảng chip AI Trung Quốc.

Tại kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

  • Đánh giá hiệu năng của các mô hình trên các nền tảng Ascend, Biren và Cambricon.
  • Xác định điểm nghẽn hệ thống và sự kém hiệu quả về bộ nhớ/tính toán.
  • Áp dụng tối ưu hóa cấp đồ thị, nhân và trình điều khiển.
  • Tùy chỉnh các đường ống triển khai để cải thiện băng thông và độ trễ.

Định dạng khóa học

  • Bài giảng tương tác và thảo luận.
  • Sử dụng trực tiếp các công cụ phân tích hiệu năng và tối ưu hóa trên từng nền tảng.
  • Bài tập hướng dẫn tập trung vào các tình huống điều chỉnh thực tế.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

  • Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này dựa trên môi trường hiệu năng hoặc loại mô hình của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đọc thêm...

Tối ưu Hiệu suất Mạng Neural với CANN SDK

14 Giờ

CANN SDK (Kiến trúc Tính toán cho Neural Networks) là nền tảng tính toán AI của Huawei, cho phép các nhà phát triển điều chỉnh và tối ưu hóa hiệu suất của mạng neural đã được triển khai trên bộ xử lý AI Ascend.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các nhà phát triển AI cấp cao và kỹ sư hệ thống muốn tối ưu hóa hiệu suất suy luận bằng cách sử dụng công cụ tiên tiến của CANN, bao gồm Engine đồ thị, TIK và phát triển toán tử tùy chỉnh.

Đến cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

  • Hiểu kiến trúc thời gian chạy và vòng đời hiệu suất của CANN.
  • Sử dụng công cụ phân tích hiệu năng và Engine đồ thị để phân tích và tối ưu hóa hiệu suất.
  • Tạo và tối ưu hóa toán tử tùy chỉnh bằng TIK và TVM.
  • Giải quyết các điểm tắc nghẽn bộ nhớ và cải thiện thông lượng của mô hình.

Định dạng khóa học

  • Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
  • Lịch trình thực hành với phân tích thời gian thực và điều chỉnh toán tử.
  • Bài tập tối ưu hóa sử dụng ví dụ triển khai trường hợp biên.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

  • Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đọc thêm...

Chuyển đổi Các Ứng dụng CUDA sang Kiến trúc GPU Trung Quốc

21 Giờ

Các kiến trúc GPU Trung Quốc như Huawei Ascend, Biren, và Cambricon MLUs cung cấp các giải pháp thay thế CUDA được điều chỉnh cho thị trường AI và HPC địa phương.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tuyến hoặc tại chỗ dành cho các lập trình viên cấp cao và chuyên gia về cơ sở hạ tầng muốn di chuyển và tối ưu hóa các ứng dụng CUDA hiện có để triển khai trên nền tảng hardware Trung Quốc.

Tại kết thúc khóa học, người tham dự sẽ có khả năng:

  • Đánh giá sự tương thích của công việc CUDA hiện tại với các giải pháp chip Trung Quốc.
  • Di chuyển mã nguồn CUDA sang môi trường Huawei CANN, Biren SDK và Cambricon BANGPy.
  • So sánh hiệu suất và xác định điểm tối ưu trên nhiều nền tảng.
  • Xử lý các thách thức thực tế trong hỗ trợ đa kiến trúc và triển khai.

Hình thức khóa học

  • Bài giảng tương tác và thảo luận.
  • Thực hành chuyển đổi mã nguồn và so sánh hiệu suất.
  • Bài tập hướng dẫn tập trung vào chiến lược thích ứng đa-GPU.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

  • Nếu bạn muốn yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh dựa trên nền tảng hoặc dự án CUDA của mình, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đọc thêm...

Lập trình GPU với CUDA

 28 Giờ

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn sử dụng CUDA để lập trình cho NVIDIA GPU và khai thác tính song song của chúng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

  • Thiết lập môi trường phát triển bao gồm CUDA Toolkit, NVIDIA GPU và Visual Studio Code.
  • Tạo một chương trình CUDA cơ bản thực hiện phép cộng vector trên GPU và truy xuất kết quả từ bộ nhớ GPU.
  • Sử dụng CUDA API để truy vấn thông tin thiết bị, cấp phát và giải phóng bộ nhớ thiết bị, sao chép dữ liệu giữa máy chủ và thiết bị, khởi chạy kernel và đồng bộ hóa luồng.
  • Sử dụng ngôn ngữ CUDA C/C++ để viết kernel thực thi trên GPU và thao tác dữ liệu.
  • Sử dụng các hàm, biến và thư viện tích hợp của CUDA để thực hiện các tác vụ và hoạt động phổ biến.
  • Sử dụng các không gian bộ nhớ CUDA, chẳng hạn như toàn cục, chia sẻ, hằng số và cục bộ, để tối ưu hóa việc truyền dữ liệu và truy cập bộ nhớ.
  • Sử dụng mô hình thực thi CUDA để điều khiển các luồng, khối và lưới xác định tính song song.
  • Gỡ lỗi và kiểm tra các chương trình CUDA bằng các công cụ như CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK và NVIDIA Nsight.
  • Tối ưu hóa các chương trình CUDA bằng các kỹ thuật như hợp nhất, bộ nhớ đệm, truy cập trước và phân tích hiệu năng.

97% khách hàng hài lòng.

Đọc thêm...

Deploying AI Models with CANN và Ascend AI Processors

14 Giờ

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) là bộ công cụ tính toán AI của Huawei để triển khai và tối ưu hóa các mô hình AI trên các bộ xử lý Ascend AI.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tuyến hoặc tại chỗ dành cho các nhà phát triển và kỹ sư AI cấp trung muốn triển khai các mô hình AI đã được huấn luyện một cách hiệu quả lên thiết bị Huawei Ascend sử dụng bộ công cụ CANN cùng các công cụ như MindSpore, TensorFlow, hoặc PyTorch.

Kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

  • Hiểu kiến trúc CANN và vai trò của nó trong quy trình triển khai AI.
  • Chuyển đổi và điều chỉnh các mô hình từ các bộ khung phổ biến sang định dạng tương thích với Ascend.
  • Sử dụng công cụ như ATC, chuyển đổi mô hình OM, và MindSpore cho suy diễn ở biên và đám mây.
  • Chẩn đoán các vấn đề triển khai và tối ưu hóa hiệu suất trên thiết bị Ascend.

Định dạng của Khóa học

  • Bài giảng tương tác và trình diễn.
  • Thực hành tay trên sử dụng các công cụ CANN và mô phỏng hoặc thiết bị Ascend.
  • Cen huống triển khai thực tế dựa trên các mô hình AI trong thế giới thực.

Tùy chỉnh Khóa học

  • Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đọc thêm...

Lập trình GPU trên Biren AI Accelerators

 21 Giờ

Biren AI Accelerators là các GPU hiệu năng cao được thiết kế cho các tác vụ AI và HPC, hỗ trợ đào tạo và suy luận quy mô lớn.

Khóa huấn luyện trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các nhà phát triển ở mức trung cấp đến nâng cao, những người muốn lập trình và tối ưu hóa ứng dụng sử dụng bộ công cụ GPU độc quyền của Biren, đồng thời so sánh thực tế với các môi trường dựa trên CUDA.

Sau khi kết thúc khóa huấn luyện này, người tham gia sẽ có thể:

  • Hiểu kiến trúc và cấp độ bộ nhớ của GPU Biren.
  • Thiết lập môi trường phát triển và sử dụng mô hình lập trình của Biren.
  • Chuyển đổi và tối ưu hóa mã CUDA-style cho các nền tảng Biren.
  • Áp dụng kỹ thuật điều chỉnh hiệu suất và gỡ lỗi.

Định dạng khóa học

  • Bài giảng tương tác và thảo luận.
  • Sử dụng SDK Biren trong các tác vụ GPU mẫu.
  • Bài tập hướng dẫn tập trung vào việc chuyển đổi và điều chỉnh hiệu suất.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

  • Để yêu cầu một khóa huấn luyện được tùy chỉnh dựa trên bộ công cụ ứng dụng hoặc nhu cầu tích hợp của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đọc thêm...

Phát triển Cambricon MLU với BANGPy và Neuware

 21 Giờ

Các chip AI chuyên dụng của Cambricon (Machine Learning Units - MLUs) được tối ưu hóa cho việc suy luận và đào tạo trong các kịch bản ở biên và trung tâm dữ liệu.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các lập trình viên trung cấp muốn xây dựng và triển khai các mô hình AI sử dụng framework BANGPy và SDK Neuware trên phần cứng Cambricon MLU.

Sau khóa học, người tham gia sẽ có thể:

  • Cài đặt và cấu hình môi trường phát triển BANGPy và Neuware.
  • Phát triển và tối ưu hóa các mô hình dựa trên Python và C++ cho Cambricon MLUs.
  • Triển khai mô hình đến các thiết bị ở biên và trung tâm dữ liệu chạy thời gian chạy Neuware.
  • Tích hợp các quy trình học máy với các tính năng tăng tốc cụ thể của MLU.

Định dạng khóa học

  • Bài giảng và thảo luận tương tác.
  • Sử dụng BANGPy và Neuware để phát triển và triển khai.
  • Luyện tập hướng dẫn tập trung vào tối ưu hóa, tích hợp và kiểm thử.

Tùy chỉnh khóa học

  • Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh dựa trên mô hình thiết bị Cambricon hoặc trường hợp sử dụng của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đọc thêm...

Quản lý CUDA

 35 Giờ

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các quản trị viên hệ thống và chuyên gia IT ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn cài đặt, cấu hình, quản lý và khắc phục sự cố môi trường CUDA.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

  • Hiểu kiến trúc, các thành phần và khả năng của CUDA.
  • Cài đặt và cấu hình môi trường CUDA.
  • Quản lý và tối ưu hóa tài nguyên CUDA.
  • Gỡ lỗi và khắc phục các sự cố phổ biến của CUDA.
Đọc thêm...

GPU Programming với OpenCL

 28 Giờ

Khóa học trực tiếp này tại Hanoi (trực tuyến hoặc trực tiếp) được thiết kế cho các nhà phát triển cấp độ đầu đến trung cấp muốn sử dụng OpenCL để lập trình cho nhiều thiết bị khác nhau và khai thác khả năng song song của chúng.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

  • Cài đặt môi trường phát triển bao gồm SDK OpenCL, thiết bị hỗ trợ OpenCL và Visual Studio Code.
  • Tạo chương trình cơ bản sử dụng OpenCL để thực hiện phép cộng vector trên thiết bị và lấy kết quả từ bộ nhớ của thiết bị.
  • Sử dụng API OpenCL để truy vấn thông tin thiết bị, tạo ngữ cảnh, hàng lệnh, bộ đệm, nhân (kernel) và sự kiện.
  • Viết các nhân (kernel) sử dụng ngôn ngữ C của OpenCL để thực thi trên thiết bị và thao tác dữ liệu.
  • Sử dụng các hàm tích hợp, mở rộng và thư viện của OpenCL để thực hiện các tác vụ và thao tác thông thường.
  • Sử dụng mô hình bộ nhớ máy chủ và thiết bị của OpenCL để tối ưu hóa việc truyền dữ liệu và truy cập bộ nhớ.
  • Sử dụng mô hình thực thi của OpenCL để kiểm soát các mục công việc, nhóm công việc và ND-ranges.
  • Gỡ lỗi và kiểm thử chương trình OpenCL bằng các công cụ như CodeXL, Intel VTune và NVIDIA Nsight.
  • Tối ưu hóa chương trình OpenCL bằng các kỹ thuật như vectorization, mở vòng lặp, bộ nhớ cục bộ và đánh giá hiệu suất.
Đọc thêm...

Lập trình GPU với CUDA và Python

 14 Giờ

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này ở Hanoi dành cho các nhà phát triển trung cấp muốn sử dụng CUDA để xây dựng ứng dụng Python chạy song song trên GPU của NVIDIA.

Sau khi kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

  • Sử dụng trình biên dịch Numba để tăng tốc độ ứng dụng Python chạy trên GPU của NVIDIA.
  • Tạo, biên dịch và khởi động các kernel CUDA tùy chỉnh.
  • Quản lý bộ nhớ GPU.
  • Chuyển đổi ứng dụng dựa trên CPU thành ứng dụng được tăng tốc bởi GPU.
Đọc thêm...

Lập trình GPU NVIDIA - Nâng cao

 21 Giờ

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, đề cập đến cách lập trình GPUs cho điện toán song song, cách sử dụng các nền tảng khác nhau, cách làm việc với nền tảng CUDA và các tính năng của nó, cũng như cách thực hiện các kỹ thuật tối ưu hóa khác nhau bằng CUDA. Một số ứng dụng bao gồm học sâu, phân tích dữ liệu, xử lý hình ảnh và các ứng dụng kỹ thuật.

Đọc thêm...

Lần cập nhật cuối:

Đánh giá (2)

Rất tương tác với nhiều ví dụ khác nhau, có sự tiến bộ tốt về độ phức tạp từ đầu đến cuối khóa học.

Jenny - Andheo

Khóa học - GPU Programming with CUDA and Python

Dịch thuật bằng máy

Năng lượng và sự hài hước của các giảng viên.

Tadeusz Kaluba - Nokia Solutions and Networks Sp. z o.o.

Khóa học - NVIDIA GPU Programming - Extended

Dịch thuật bằng máy

Các khóa học sắp tới

Giới thiệu về lập trình GPU

2026-05-15 09:30
21 Giờ học
Pullman Hà Nội
304,860,354 VND (Trực tuyến)
304,860,354 VND (Phòng học)

Tối ưu Hiệu suất Mạng Neural với CANN SDK

2026-05-29 09:30
14 Giờ học
Sofitel Legend Metropole Hà Nội
203,240,236 VND (Trực tuyến)
203,240,236 VND (Phòng học)

Xây dựng Các Bộ Phận Tùy Chỉnh AI với CANN TIK và TVM

2026-06-12 09:30
14 Giờ học
Hà Nội
203,240,236 VND (Trực tuyến)
203,240,236 VND (Phòng học)

Phát triển Cambricon MLU với BANGPy và Neuware

2026-06-26 09:30
21 Giờ học
UPGen Keangnam
304,860,354 VND (Trực tuyến)
304,860,354 VND (Phòng học)

Lập trình GPU với OpenACC

2026-07-10 09:30
28 Giờ học
Lý Thái Tổ
406,480,472 VND (Trực tuyến)
406,495,072 VND (Phòng học)

Lập trình GPU với OpenACC

2026-07-24 09:30
28 Giờ học
InterContinental Hồ Tây Hà Nội
406,480,472 VND (Trực tuyến)
406,480,472 VND (Phòng học)

Các vùng khác tại Việt Nam

Các quốc gia khác

Các khóa học này cũng có sẵn ở các quốc gia khác

Tư vấn

GPU Tư vấn
trực tuyến GPU Đào tạo tại Hanoi, GPU các khóa đào tạo tại Hanoi, cuối tuần GPU các khóa học tại Hanoi, Buổi tối GPU đào tạo tại Hanoi, GPU do giảng viên hướng dẫn tại Hanoi, GPU tại chỗ tại Hanoi, cuối tuần GPU Đào tạo tại Hanoi, GPU Huấn luyện viên tại Hanoi, GPU Khóa huấn luyện tại Hanoi, GPU Đào tạo một kèm một tại Hanoi, GPU do giảng viên hướng dẫn tại Hanoi, GPU Huấn luyện tại Hanoi, trực tuyến GPU Đào tạo tại Hanoi, GPU Giảng viên tại Hanoi, GPU Lớp học tại Hanoi, GPU Khóa học riêng tại Hanoi, buổi tối GPU Các khóa học tại Hanoi