Programación NVIDIA GPU - Extended

Introducción

Comprensión de los Fundamentos de la Metodología de Computación Heterogénea

¿Por qué computación paralela? Comprender la necesidad de la computación paralela

Procesadores Multinúcleo - Arquitectura y Diseño

Introducción a los Hilos, Conceptos Básicos de Hilos y Conceptos Básicos de Programación Paralela

Comprensión de los Fundamentos de los Procesos de Optimización de Software GPU

OpenMP - Un estándar para la programación paralela basada en directivas

Práctica / Demostración de Varios Programas en Máquinas Multinúcleo

Introducción a la Computación GPU

GPUs para Computación Paralela

Modelo de Programación GPU

Práctica / Demostración de Varios Programas en GPU

SDK, Toolkit e Instalación del Entorno para GPU

Trabajo con Diversas Bibliotecas

Demostración de GPU y Herramientas con Programas de Ejemplo y OpenACC

Comprensión del Modelo de Programación CUDA

Aprendizaje de la Arquitectura CUDA

Exploración y Configuración de los Entornos de Desarrollo CUDA

Trabajo con la API CUDA Runtime

Comprensión del Modelo de Memoria CUDA

Exploración de Funciones Adicionales de la API CUDA

Acceso Eficiente a la Memoria Global en CUDA: Optimización de la Memoria Global

Optimización de Transferencias de Datos en CUDA Usando Streams CUDA

Uso de Memoria Compartida en CUDA

Comprensión y Uso de Operaciones Atómicas e Instrucciones en CUDA

Caso de Estudio: Procesamiento Básico de Imágenes Digitales con CUDA

Trabajo con Programación Multi-GPU

Perfilado y Muestreo Avanzados del Hardware en NVIDIA / CUDA

Uso de la API de Paralelismo Dinámico CUDA para Lanzamiento Dinámico de Kernels

Resumen y Conclusión