El siguiente curso gratuito está dirigido para todas aquellas personas interesadas en aprender sobre la programación paralela.
Este curso forma parte de un programa especial, siendo este, el segundo de 4.
Por lo que te dejamos lo anterior, aquí abajo.
Acerca de Programa especializado: Programación GPU
Esta especialización está destinada a científicos de datos y desarrolladores de software para crear software que utilice hardware comúnmente disponible. Los estudiantes conocerán CUDA y las bibliotecas que permiten realizar numerosos cálculos en paralelo y rápidamente. Las aplicaciones de estas habilidades son el aprendizaje automático, el procesamiento de señales de imagen/audio y el procesamiento de datos.
Sobre el Curso (Por la Plataforma)
Este curso ayudará a preparar a los estudiantes para desarrollar código que pueda procesar grandes cantidades de datos en paralelo en unidades de procesamiento de gráficos (GPU).
Aprenderá sobre cómo implementar software que puede resolver problemas complejos con el consumidor líder en GPU de nivel empresarial disponibles con Nvidia CUDA. Se centrarán en las capacidades de hardware y software, incluido el uso de cientos a miles de subprocesos y varias formas de memoria.
Qué aprenderás
Los estudiantes aprenderán cómo utilizar el marco CUDA para escribir software C/C++ que se ejecuta en CPU y GPU Nvidia.
Los estudiantes transformarán algoritmos y programas de CPU secuenciales en núcleos CUDA que se ejecutan de 100 a 1000 veces simultáneamente en hardware de GPU.
Habilidades que obtendrás
- Diferente
- Algoritmos
- C/C++
- GPU
- Nvidia
Ofrecido por
Universidad Johns Hopkins
La misión de la Universidad Johns Hopkins es educar a sus estudiantes y cultivar su capacidad para el aprendizaje permanente, fomentar la investigación independiente y original y llevar los beneficios del descubrimiento al mundo.
Programa (Contenido)
Resumen del curso
El propósito de este módulo es que los estudiantes comprendan cómo se llevará a cabo el curso, los temas, cómo se evaluarán y las expectativas.
Videos: 3
Duración: 11 Minutos
Hilos, Bloques y Cuadrículas
El concepto más importante para usar GPU para resolver problemas complejos y de gran escala es la gestión de subprocesos. CUDA proporciona abstracciones lógicas bidimensionales y tridimensionales de subprocesos, bloques y cuadrículas. Los estudiantes desarrollarán programas que utilizan hilos, bloques y cuadrículas para procesar grandes conjuntos de datos de 2 a 3 dimensiones.
Videos: 8
Duración: 50 Minutos
Host y memoria global
Para administrar el acceso y la modificación de datos en la memoria física de manera efectiva, los estudiantes deberán cargar datos en la memoria de propósito general de la CPU (host) y la GPU (global). Los estudiantes crearán un software que asigna la memoria del host y la transfiere a la memoria global para que la utilicen los subprocesos. Los estudiantes también aprenderán las capacidades y velocidades de este tipo de memorias.
Videos: 8
Duración: 23 Minutos
Memoria compartida y constante
Para mejorar el rendimiento en el software GPU, los estudiantes deberán utilizar memoria mutable (compartida) y estática (constante). Los usarán para aplicar máscaras a todos los elementos de un conjunto de datos, administrar la comunicación entre subprocesos y usarlos para el almacenamiento en caché en programas complejos.
Videos: 6
Duración: 22 Minutos
Registro de memoria
En este módulo, los estudiantes aprenderán los beneficios y las limitaciones de los registros de memoria más hiperlocalizados de las GPU.
Si bien el uso de este tipo de memoria será natural para los estudiantes, obtener el mayor aumento de rendimiento, como todas las formas de memoria, requerirá un diseño cuidadoso del software.
Los estudiantes desarrollarán implementaciones de algoritmos utilizando cada tipo de memoria y generarán análisis de rendimiento.
Videos: 5
Duración: 24 Minutos
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
- Es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
- Es posible que el curso ofrezca la opción ‘Curso completo, sin certificado’. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo.
Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción.
Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.
¿Puedo programar en mi propia computadora portátil/de escritorio?
Sí, pero deberá actualizar los archivos de código en los laboratorios y tareas. Para los módulos 4 y 5 necesitará tener una GPU Nvidia instalada en su máquina.
El entorno en el navegador para laboratorios y asignaciones está diseñado para permitir toda la programación requerida.
Ingresa con el botón de aquí para acceder al curso
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