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
- 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.
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