Programación en GPU con CUDA: Guía para principiantes sobre computación paralela

A medida que los conjuntos de datos y las demandas de computación crecen, la programación secuencial estándar a menudo se queda corta.Aprovechar la potencia paralela de las GPU le permite acelerar los cálculos y resolver problemas complejos más rápido que nunca. Este curso basado en texto lo guía a través de los conceptos básicos de la computación paralela usando CUDA, ayudándole a pasar de escribir código de CPU estándar a diseñar, leer y analizar programas paralelos de alto rendimiento. Aprenderá a: Comprender los conceptos fundamentales de computación paralela y los conceptoes básicos de la arquitectura de la GPU; Escribir y configurar núcleos CUDA personalizados para ejecutar código en miles de subprocesos; Administrar la memoria de la gpu de manera efectiva utilizando tanto la asignación manual como la memoria unificada moderna; Organizar subproceso, bloques y cuadrículas para optimizar las cargas de trabajo de ejecución paralela; Aplicar técnicas de depuración y perfiles conceptuales para identificar cuellos de botella de rendimiento; Practicar la paralelización de algoritmos comunes a través de ejercicios de código escritos paso a paso.El curso comienza con la terminología esencial y los conceptos de hardware fundamentales antes de pasar al diseño del kernel, la administración de memoria y la coordinación de hilos. Leerá explicaciones estructuradas, analizará fragmentos de código claros y completará ejercicios de optimización escritos. Esta capacitación está diseñada para desarrolladores de software, estudiantes y entusiastas de la tecnología que son nuevos en la computación paralela. Comience a leer hoy mismo para descubrir el poder de la computación acelerada por hardware.