Este workshop te enseña las herramientas y técnicas fundamentales para ejecutar aplicaciones Python aceleradas por GPU utilizando CUDA® y el compilador Numba.

 

Objetivos de Aprendizaje
 

Al final del workshop, comprenderás las herramientas y técnicas fundamentales para acelerar con GPU las aplicaciones de Python con CUDA y Numba:
  • Acelera con GPU NumPy ufucns con unas pocas líneas de código.
  • Configura la paralelización de código mediante la jerarquía de subprocesos de CUDA.
  • Escribe kernels de dispositivos CUDA personalizados para obtener el máximo rendimiento y flexibilidad.
  • Utiliza la fusión de memoria y la memoria compartida en el dispositivo para aumentar el ancho de banda del kernel CUDA.

Descargar la hoja de datos del workshop (PDF 67 KB)

Esquema del Workshop

Introducción
(15 minutos)
  • Conoce al instructor.
  • Crea una cuenta en courses.nvidia.com/join
Introducción a CUDA Python con Numba
(120 minutos)
  • Comienza a trabajar con el compilador Numba y la programación CUDA en Python.
  • Utiliza decoradores de Numba para acelerar las funciones numéricas de Python.
  • Optimiza las transferencias de memoria del host al dispositivo y del dispositivo al host.
Descanso (60 minutos)
Kernels CUDA Personalizados en Python con Numba
(120 minutos)
  • Conoce la jerarquía de subprocesos paralelos de CUDA y cómo ampliar las posibilidades de programas paralelos.
  • Ejecuta kernel de CUDA personalizados masivamente paralelos en la GPU.
  • Utiliza las operaciones atómicas de CUDA para evitar las condiciones de carrera durante la ejecución paralela.
Descanso (15 minutos)
Cuadrículas Multidimensionales y Memoria Compartida para CUDA Python con Numba
(120 minutos)
  • Aprende la creación de cuadrículas multidimensionales y cómo trabajar en paralelo en matrices 2D.
  • Aprovecha la memoria compartida en el dispositivo para promover la fusión de la memoria mientras remodelas las matrices 2D.
Revisión Final
(15 minutos)
  • Revisa los aspectos clave y realiza preguntas.
  • Completa la evaluación y obtén tu certificado.
  • Realiza la encuesta del workshop.
 

Detalles del Workshop

Duración: 8 horas

Precio: $500 para workshops públicos, comunícate con nosotros para obtener información sobre los workshops empresariales.

Requisitos:

  • Conocimientos básicos de Python, incluida la familiaridad con tipos de variables, bucles, declaraciones condicionales, funciones y manipulaciones de matrices
  • Competencia NumPy, incluido el uso de ndarrays y ufuncs
  • No es necesario contar con ningún conocimiento previo sobre la programación con CUDA

Tecnologías: Numba, NumPy

Certificado: Después de aprobar la evaluación, los participantes recibirán un certificado del DLI de NVIDIA para validar tu competencia en el campo de estudio y contribuir al crecimiento de tu carrera profesional.

Requisitos de hardware: Una laptop o desktop capaz de ejecutar la última versión de Chrome o Firefox. A cada participante se le otorgará acceso dedicado a una servidor en cloud acelerado por GPU y completamente configurado.

Idiomas: inglés, chino simplificado, chino tradicional

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Europa/Oriente Medio/África

Jueves, 26 de agosto de 2021
9:00 a. m. a 5:00 p. m. CEST

Si tu organización está interesada en impulsar y mejorar sus capacidades de desarrollo con respecto a la IA, la ciencia de datos acelerada o la computación acelerada, puedes solicitar una capacitación a cargo de un instructor del DLI de NVIDIA.

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