NVIDIA CUDA认证

NVIDIA中国公司正式推出CUDA认证考试,该考试旨在为CUDA开发者提供专业认证。考试内容涵盖CUDA技术关键知识点,考试成绩可在NVIDIA中国官方网站查询。考试流程包括在线注册报名、现场验证身份等环节。

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NVIDIA CUDA认证

4 月 19 日正式展开

       由 NVIDIA 中国公司主办,为 CUDA 开发者提供的 NVIDIA 官方认证的专业性考试,此考试所取得成绩将在 NVIDIA 中国官方网站可以进行查询。      

报考流程及须知:

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  1. 在此页面注册报名:报名的考生需要提供中文姓名、身份证号 (或者护照号、军官证、驾驶证)、E-Mail、电话号码、联系地址以及选择您报名的城市;       
  2.         注册提交成功之后,点击“报名”,我们将默认为最近一期考试,然后选择您报考的城市;       
  3.         完成以上操作之后,您的注册邮箱将获得报名的信息以及准考号码,进入考场的时候会要求出示考生的身份证明 (与报名时用的一致),以便监考人进行身份的核实;       
  4.         在官网报名但没有准时抵达现场的考生,如果要参加下一次的考试,必须重新报名;       
  5.         每次考试报名的名额,将会提前公布,本次报名满名额后,将停止报名。       

考场规定:

  1.         考场前需准备两种类型证明身份的证件或者材料:       
    •          二代身份证、护照、军官证、驾驶证 (只需出示其一,需与注册信息相符);        
    •          有学校公章和照片的学生证、带有照片的社保证明 (卡或者本)或户口本; (只需出示其一)        
  2. 一旦查到有代考行为,将禁止代考者以及被代考者其三年内报考;       
  3.         考试的时候需遵守考场秩序,考试的时候允许携带纸质字典,不允许使用任何通信工具包括手机、平板电脑和笔记本电脑等。违反规定者监考人将有权取消其考试资格。       

其他说明:

  1.         考试语言为简体中文;       
  2.         考试月份定为每年的 3、6、9、12 月,具体日期及地点暂定;       
  3.         注册信息需要真实无误,我们将根据您提供的联系方式与您取得联系,在考试前一周或者两周时将时间,包含考试详细的时间以及地址信息的通知发至您的邮箱;       
  4.         考试结束两个月之内,在此网站凭准考证号及身份证号查询此次考试的成绩;       
  5.         目前 CUDA 认证考试处于试运行阶段,不收取考试费用,未来 NVIDIA 可能考虑对考生收取部分费用,如果收费,将会提前三个月通知收费标准和收费以及报名的详细办法;       
  6.         在免费考试阶段,对于通过认证考试的考生,NVIDIA 可以提供纸质的证书。如需证书,考生须支付证书制作以及邮递成本 100 元人民币。详细的收费方法随后通知。       
  7.         其他未交待详尽事项将随时更新,大家若有相关疑问,请到 CUDAZone 论坛提问:

 

 

http://www.nvidia.cn/object/cuda-certificate-cn.html?src=cudazone

### NVIDIA CUDA Python 加速计算基础 NVIDIA 提供了丰富的资源来帮助开发者掌握 CUDA 编程技能,特别是针对 Python 用户。为了更好地理解如何利用 CUDA 进行高效的并行处理,在线课程和官方文档是非常重要的学习工具。 #### 官方在线培训与认证项目 NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) 提供了一系列面向不同层次的学习者的动手实验课[^1]。这些课程不仅涵盖了基本概念介绍,还包括实际案例研究以及练习环节,使学员能够快速上手实践操作。对于希望深入了解 CUDA 的 Python 开发人员来说,“Accelerating Applications with CUDA and Python” 是一门非常受欢迎的选择。 #### 关键知识点概览 - **环境搭建**:通过安装 Anaconda 或 Miniconda 来创建隔离的工作空间;配置 cuPy、Numba 等第三方包以便于后续开发工作。 - **核心原理讲解** - 并行执行模型的理解; - 如何定义核函数及其参数传递方式; - 数据传输机制(主机到设备间的数据交换)。 - **实战演练** - 使用 Numba JIT 编译装饰器实现简单的矩阵乘法加速; - 利用 CuPy 库完成更复杂的张量运算任务; - 结合 TensorFlow 或 PyTorch 构建基于 GPU 的深度学习模型训练流程。 ```python import numba.cuda as cuda from cupy import array @cuda.jit def matrix_multiply(A, B, C): row = cuda.blockIdx.x * cuda.blockDim.x + cuda.threadIdx.x col = cuda.blockIdx.y * cuda.blockDim.y + cuda.threadIdx.y if row < A.shape[0] and col < B.shape[1]: tmp_sum = 0. for k in range(A.shape[1]): tmp_sum += A[row][k] * B[k][col] C[row][col] = tmp_sum A = array([[1., 2.], [3., 4.]]) B = array([[5., 6.], [7., 8.]]) C = array([[0., 0.], [0., 0.]]) matrix_multiply[(1, 1), (2, 2)](A, B, C) print(C) ```
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