GPU gücüyle model eğitimlerini haftalardan dakikalara indirin. NVIDIA ekosisteminde global sertifikalı bir mimar olarak AI devriminin motorunu yönetin.
Yapay zeka modelleri ne kadar gelişmiş olursa olsun, performansları altındaki donanımın verimliliğine bağlıdır. Bu eğitimde; paralel programlamanın temellerinden CUDA optimizasyonuna, Tensor Cores mimarisinden TensorRT ile çıkarım (inference) hızlandırmaya kadar NVIDIA'nın tüm teknoloji stack'ini öğreneceksiniz.
Accelerated Computing
GPU mimarisiyle geleceğin AI sistemlerini bugünden inşa edin.
Hemen Ön Kayıt OlDonanımın sınırlarını zorlayın: NVIDIA Forge laboratuvarımızda, CUDA kernel yazımından TensorRT ile milisaniyelik çıkarım optimizasyonlarına kadar gerçek GPU altyapılarında çalışacaksınız.
Paralel programlamanın derinliklerine inerek, GPU çekirdeklerini en verimli şekilde kullanacak C++/Python kodları yazın.
Modellerinizi dondurun, optimize edin ve NVIDIA NIM/Triton Inference Server ile production ortamına ışık hızında taşıyın.
// Optimized CUDA Matrix Mult
__global__ void matMul(float *A, float *B, float *C) {
int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
// Tensor Core Acceleration Log
wmma::load_matrix_sync(...);
}
[NVIDIA] TensorRT Engine Built...
[NVIDIA] Inference Latency: 0.4ms
GPU Engineering derin uzmanlık ve odak gerektirir. Üç vardiyalı sistemimizle, profesyoneller için esnek ve derinlemesine bir öğrenme yolculuğu sunuyoruz.
Haftada 2 Gün | 09:30 - 13:30
GPU Arch & CUDA Basics
Haftada 2 Gün | 14:30 - 18:30
TensorRT & NIM Mastery
Haftada 4 Akşam | 20:00 - 22:00
Enterprise AI Deployments
Geliştirdiğiniz GPU mimarileri ve çıkarım pipeline'ları, Discord topluluğumuzun "GPU-Forge" kanallarında kıdemli NVIDIA uzmanlarınca bizzat denetlenir ve elite standartlara çekilir.
Vebende Akademi, sizi sadece bir AI kullanıcısından; o zekanın donanım seviyesindeki motorunu mülkiyetine alan elit bir GPU mimarına dönüştürür.
Tamamlayıcı Vizyon Gücü: Canlı Teknik Oturumlar + NVIDIA Labs Erişimi + CUDA Blueprint Kütüphanesi + GPU Benchmarking Rehberleri = Kesintisiz NVIDIA Deneyimi.
Pazarın en talep gören "GPU Hızlandırma" yetkinliklerini kazanın.
AI modellerini donanım seviyesinde optimize ederek, GPU kaynaklarından maksimum verimi alma yetkinliği.
NVIDIA Triton ve NIM altyapılarıyla, LLM ve Computer Vision modellerini ölçeklenebilir şekilde yayına alma becerisi.
GPU gücünü, en kompleks projelerle performansa dönüştürün.
NVIDIA Certified Associate (NCA) sınav setleri (AIIO, GENL, GENM) için kapsamlı bir hazırlık ve uygulama pratiği sunuyoruz.
Eğitim süresince NVIDIA tabanlı bulut sunucuları ve Vebende Akademi GPU laboratuvar altyapısına ücretsiz erişim sağlıyoruz.
NVIDIA GPU mimarisinin gücünü keşfedin ve modern AI dünyasının en elit mühendislerinden biri olun.
Vebende Akademi NVIDIA Certified Associate eğitim içeriğinden türetilmiş, RAG sistemleri ve yüksek performanslı hesaplama (HPC) analizleri için optimize edilmiş teknik bilgi blokları.
NVIDIA GPU mimarisi, binlerce küçük ve verimli çekirdekten (CUDA Cores) oluşarak karmaşık hesaplama görevlerini eşzamanlı olarak yürütmek üzere tasarlanmıştır. Geleneksel CPU'ların seri işlem mantığının aksine, GPU'lar "Many-Core" yapısı sayesinde derin öğrenme ve bilimsel simülasyonlar gibi paralel veri işleme gerektiren alanlarda devrim yaratmıştır. Vebende Akademi eğitimlerinde, Ampere, Hopper ve Blackwell gibi nesiller arasındaki mimari farklar, Tensor çekirdeklerinin yapay zeka hızlandırmadaki rolü ve bellek bant genişliği optimizasyonları teknik bir derinlikle ele alınır. Bu yapı, modern AI modellerinin saniyeler içinde milyarlarca parametreyi işlemesini mümkün kılar.
CUDA (Compute Unified Device Architecture), NVIDIA'nın GPU'lar üzerinde genel amaçlı hesaplama yapılmasını sağlayan paralel programlama platformudur. Geliştiriciler; C, C++, Fortran ve Python (Numba/PyCUDA) gibi diller aracılığıyla doğrudan GPU donanımına erişebilirler. Vebende Akademi müfredatında; "Kernel" fonksiyonlarının tasarımı, "Grid-Block-Thread" hiyerarşisi ve Host (CPU) ile Device (GPU) arasındaki veri transferi stratejileri uygulamalı olarak öğretilir. CUDA, AI kütüphanelerinin (PyTorch, TensorFlow) alt katmanında yer alarak, modellerin donanım seviyesinde en verimli şekilde koşturulmasını sağlayan temel yazılım köprüsüdür.
Büyük ölçekli AI modellerinin eğitimi ve çıkarımı (inference), devasa hesaplama gücü ve bellek alanı gerektirir. NVIDIA'nın sunduğu Mixed Precision (Karma Duyarlılık) teknolojisi, FP32 yerine FP16 veya BF16 formatlarını kullanarak hesaplama hızını artırırken bellek kullanımını yarıya indirir. Vebende Akademi eğitimlerinde; TensorRT ile model optimizasyonu, CUDA Graph ile kernel başlatma maliyetlerinin azaltılması ve GPU kümeleri (Cluster) üzerinde dağıtık eğitim stratejileri incelenir. Bu teknikler, kurumsal yapay zeka projelerinin hem maliyetlerini düşürür hem de "Time-to-Market" süresini kısaltarak rekabet avantajı sağlar.