Introducción a la Programación Concurrente en GPU

En la era del big data y el machine learning, la programación secuencial tradicional a menudo se queda corta al procesar conjuntos de datos masivos. Dominar la programación concurrente en unidades de procesamiento gráfico (GPU) le permite desbloquear una inmensa potencia computacional ejecutando miles de operaciones simultáneamente. Este curso, solo de texto, lo guía a través de los conceptos fundamentales de concurrencia, ejecución paralela y arquitectura de GPU, lo que le permite diseñar y escribir programas de alto rendimiento. Lo que aprenderá: * Comprender las diferencias fundamentales entre las arquitecturas de CPU y GPU y los modelos de ejecución paralela; * Aprender la terminología fundamental de la programación concurrente, incluidos hilos, bloques y cuadrículas; * Practicar el diseño de algoritmos paralelos para operaciones intensivas en datos como la multiplicación de matrices y la reducción; * Explorar conceptos modernos de jerarquía de memoria, incluida la optimización de memoria global, compartida y local; * Identificar y resolver problemas comunes de concurrencia, como condiciones de carrera, interbloqueos y cuellos de botella de sincronización; * Descubrir marcos de programación paralela modernos y sus aplicaciones en el mundo real en la ciencia de datos. Comenzará con la terminología esencial y la arquitectura física de las GPU antes de pasar a patrones prácticos de ejecución paralela y estrategias de gestión de memoria a través de recorridos de código detallados y escritos. Este curso está diseñado para desarrolladores principiantes y estudiantes de informática interesados en la computación de alto rendimiento, sin necesidad de experiencia previa en programación de GPU. Comience a leer hoy mismo para aprovechar el verdadero poder de la computación paralela.