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WORKSHOP DIRIGIDO POR UN INSTRUCTOR
Fundamentos de la Computación Acelerada con OpenACC

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Este wirkshop cubre las herramientas y técnicas fundamentales necesarias para acelerar las aplicaciones C/C++ o Fortran para que se ejecuten en GPU masivamente paralelas con OpenACC. Aprenderá a escribir código, configurar la paralelización de código con OpenACC, optimizar los movimientos de memoria entre la CPU y el acelerador de GPU e implementar el workflow que ha aprendido en una nueva tarea: acelerar un código de una ecuación de calor de Laplace completamente funcional, pero solo para CPU para obtener ganancias de rendimiento masivas. Al final del workshop, tendrá acceso a recursos adicionales para crear nuevas aplicaciones aceleradas por GPU por su cuenta.

Objetivos de Aprendizaje

Al participar en este workshop, comprenderá las herramientas y técnicas fundamentales para las aplicaciones C/C++ o Fortran de aceleración de GPU con OpenACC y podrá:

Perfile y optimice sus aplicaciones solo de CPU para identificar puntos calientes para la aceleración.
Utilice las directivas OpenACC para acelerar su código base por GPU.
Optimice el movimiento de datos entre la CPU y el acelerador de GPU.

Descargar la ficha técnica del workshop (PDF 80.3 KB)

Esquema del Workshop

Introducción (15 mins)	Conozca al instructor. Cree una cuenta en courses.nvidia.com/join
Introducción a la Programación Paralela (50 mins)	Aprenda sobre el paralelismo de forma conceptual, así como cómo expresarlo con OpenACC. Los temas que se cubrirán son los siguientes: Introducción al paralelismo Los objetivos de OpenACC Paralelización básica de código usando OpenACC
Rotura (10 mins)
(50 mins)	Aprenda a crear y compilar un código OpenACC, la importancia de la creación de perfiles y cómo utilizar el generador de perfiles de los Sistemas NVIDIA Nsight. Los temas que se cubrirán son los siguientes: Compilación de código secuencial y OpenACC La importancia de la elaboración de perfiles de código Creación de perfiles de código secuencial y multinúcleo OpenACC Introducción técnica al código utilizado en los módulos introductorios
Rotura (45 mins)
Introducción a las Directivas OpenACC (50 mins)	Aprenda a paralelizar su código con directivas OpenACC y comprenda las diferencias entre directivas paralelas, de kernel y de loop. Los temas que se cubrirán son los siguientes: La directiva paralela La directiva Kernels La directiva Loop
Rotura (10 mins)
Programación de GPU con OpenACC (50 mins)	Conozca las diferencias entre las GPU y las CPU multinúcleo, y administre la memoria con la memoria unificada CUDA. Los temas que se cubrirán son los siguientes: Definición de una GPU Gestión básica de datos OpenACC Memoria unificada CUDA Perfilado de aplicaciones de GPU
Rotura (15 mins)
Gestión de datos con OpenACC (50 mins)	Aprenda a administrar explícitamente el movimiento de datos con las directivas de datos de OpenACC para reducir las transferencias de datos. Los temas que se cubrirán son los siguientes: Cláusulas/directiva de datos OpenACC Región de datos estructurados OpenACC Región de datos no estructurados OpenACC Directiva de actualización de OpenACC Gestión de datos con Estructuras/Clases C/C++
Rotura (10 mins)
Loop Optimizations with OpenACC (50 mins)	Comprenda los distintos niveles de paralelismo en una GPU y aprenda formas de extraer más paralelismo con OpenACC optimizando los loops en su código. Los temas que se cubrirán son los siguientes: Cláusula Seq/Auto Cláusula independiente Cláusula de reducción Cláusula de colapso Cláusula de mosaico Gang, Worker, Vector
Rotura (10 mins)
Revisión Final (60 mins)	Revise los aprendizajes clave y responda preguntas. Complete la evaluación y obtenga un certificado. Complete la encuesta del workshop.
Próximos Pasos	Continúe aprendiendo con estas capacitaciones de DLI: Fundamentos de la Computación Acelerada con CUDA C/C++ Escalar Cargas de Trabajo en Varias GPU con CUDA C ++ Computación de Alto Rendimiento con Contenedores

Detalles del Workshop

Duración: 8 horas

Precio: Contáctenos para conocer los precios.

Requisitos previos:

Competencia básica de C/C++ o Fortran, incluida la familiaridad con tipos de variables, bucles, declaraciones condicionales, funciones y manipulaciones de matrices.
No se asume ningún conocimiento previo de programación de GPU.

Herramientas, bibliotecas y frameworks: NVIDIA^® Nsight^™, OpenACC

Tipo de Evaluación:

Basado en código

Certificado: al completar con éxito la evaluación, los participantes recibirán un certificado DLI de NVIDIA para reconocer su competencia en la materia y respaldar el crecimiento de su carrera profesional.

Requisitos de Hardware: Computadora de escritorio o portátil capaz de ejecutar la última versión de Chrome o Firefox. A cada participante se le proporcionará acceso exclusivo a una workstation en el cloud totalmente configurada y acelerada por GPU.

Idiomas: |nglés

Si su organización está interesada en impulsar y desarrollar habilidades clave en inteligencia artificial, ciencia de datos acelerada o computación acelerada, puede solicitar capacitación dirigida por un instructor de NVIDIA DLI.

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Si tiene preguntas técnicas, consulte los Foros de Desarrolladores de NVIDIA.

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