Este workshop enseña las herramientas y técnicas fundamentales para acelerar las aplicaciones de C/C++ para que se ejecuten en GPU masivamente paralelas con CUDA®. Aprenderás a escribir código, configurar la paralelización de código con CUDA, optimizar la migración de memoria entre la CPU y el acelerador de GPU, e implementar el workflow que has aprendido en una nueva tarea: acelerar un simulador de partículas completamente funcional, pero solo de CPU, para aumentar el rendimiento de forma notable. Al final del workshop, tendrás acceso a recursos adicionales para crear nuevas aplicaciones aceleradas por GPU por tu cuenta.
Objetivos de Aprendizaje
Al final del workshop, comprenderás las herramientas y técnicas fundamentales para acelerar con GPU las aplicaciones de C/C++ con CUDA y podrás hacer lo siguiente:
- Escribir código para que se ejecute en un acelerador de GPU
- Exponer y expresar un paralelismo al nivel de datos y de instrucciones en aplicaciones de C/C++ mediante CUDA
- Utilizar la memoria administrada por CUDA y optimizar la migración de memoria mediante la captura previa asincrónica
- Aprovechar la línea de comandos y los generadores de perfiles visuales para guiar tu trabajo
- Utilizar flujos simultáneos para el paralelismo a nivel de instrucciones
- Escribir aplicaciones CUDA C/C++ aceleradas por GPU o refactorizar aplicaciones existentes solo de CPU, utilizando un enfoque basado en perfiles
Descargar la hoja de datos del workshop (PDF 70 KB)
