Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA C/C++
Fecha: 03 de diciembre 2024Hora de inicio: 09:00 hrs.
Este próximo 3 de diciembre del 2024 se llevará a cabo el Taller Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA C/C++ y como NLHPC tenemos el agrado de invitarle a la comunidad a inscribirse de manera gratuita.
Descripción del curso:
Este taller enseña las herramientas y técnicas fundamentales para acelerar aplicaciones C/C++ y ejecutarlas en GPUs de cálculo paralelo masivo con CUDA. Los asistentes aprenderán a escribir código, configurar la paralelización de código con CUDA, optimizar la migración de memoria entre la CPU y el acelerador de la GPU e implementar el flujo de trabajo aprendido en una nueva tarea: acelerar un simulador de partículas totalmente funcional, pero que sólo trabaja en la CPU, para obtener ganancias de rendimiento masivas y observables. Al final del taller, los asistentes tendrán recursos adicionales para crear por tu cuenta nuevas aplicaciones aceleradas en la GPU. Más detalles en: Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA C/C++
Al realizar la actividad final del curso, NVIDIA provee un certificado digital que valida los conocimientos adquiridos.
Pre-requisitos:
Conocimiento básico de C/C++, incluyendo tipos de variables, loops, condicionales, funciones y manejo de arreglos.
Contenidos del curso:
1. Aceleración de aplicaciones con CUDA C/C++
2. Manejo de memoria en aplicaciones aceleradas con CUDA
3. Streaming asíncrono y perfilamiento visual de aplicaciones aceleradas con CUDA.
Duración: 4 horas.
Profesores
Daniel San Martin es Ingeniero Civil en Informática de la Universidad Católica de Temuco, Magíster en Ciencias de la Ingeniería Informática de la Universidad Técnica Federico Santa María y actualmente candidato a Doctor en Ingeniería Informática de la UTFSM. Sus intereses de investigación incluyen computación científica, inteligencia computacional, computación de alto rendimiento y dinámica de fluidos computacional. Actualmente trabaja en simulación numérica de incendios forestales utilizando CFD y técnicas de HPC en GPU.
En este evento participaron 100 personas.