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CUDA es una tecnología desarrollada por NVIDIA que permite a las empresas aprovechar al máximo la capacidad de procesamiento paralelo de las GPUs para mejorar el rendimiento de sus aplicaciones.

Con CUDA, las empresas pueden escribir código que se ejecuta directamente en la GPU, lo que permite aprovechar la gran cantidad de núcleos de procesamiento de una GPU para mejorar el rendimiento de una aplicación.



En la industria, CUDA se utiliza para una variedad de aplicaciones, incluyendo el aprendizaje automático, el procesamiento de imágenes, el análisis de datos y la simulación.

En el campo del aprendizaje automático, CUDA se utiliza para acelerar la entrenamiento de redes neuronales, lo que permite a las empresas entrenar modelos más complejos y precisos en menos tiempo.

En el campo de la simulación, CUDA se utiliza para acelerar el procesamiento de datos en aplicaciones como la simulación de flujos de fluidos y la simulación de sistemas mecánicos.

Además de mejorar el rendimiento de las aplicaciones individuales, CUDA también permite a las empresas escalar sus aplicaciones a niveles más altos.

Esto se logra mediante el uso de tecnologías como la computación distribuida, que permite a las empresas utilizar varias GPUs en un solo sistema para aumentar el rendimiento de una aplicación.

También se pueden utilizar sistemas de cluster de GPU para distribuir la carga de trabajo entre varias GPUs en varios sistemas.

En resumen, CUDA es una tecnología importante para las empresas que buscan aprovechar al máximo la capacidad de procesamiento paralelo de las GPUs.



Con CUDA, las empresas pueden mejorar el rendimiento de sus aplicaciones y escalarlas a niveles más altos mediante el uso de tecnologías como la computación distribuida y los sistemas de cluster de GPU.

Esto les permite aumentar la eficiencia y reducir los tiempos de procesamiento en una variedad de aplicaciones industriales.

Sobre el Curso Gratis

Este curso ayudará a los estudiantes a aprender conceptos que escalan el uso de GPU y las CPU que administran su uso más allá de las instalaciones de GPU de grado de consumidor más comunes. Aprenderán a gestionar flujos de trabajo asincrónicos, enviando y recibiendo eventos para encapsular transferencias de datos y señales de control. Además, los estudiantes recorrerán la aplicación de GPU para clasificar datos y procesar imágenes, implementando su propio software utilizando estas técnicas y bibliotecas.

Al final del curso, podrá hacer lo siguiente:

  • Desarrolle software que pueda usar múltiples CPU y GPU
  • Desarrollar software que utilice la capacidad de flujos y eventos de CUDA para crear flujos de trabajo asincrónicos
  • Use el modelo computacional CUDA para resolver desafíos de programación canónica, incluida la clasificación de datos y el procesamiento de imágenes.

Para tener éxito en este curso, debe comprender la programación paralela y tener experiencia en programación en C/C++.

Este curso será extremadamente aplicable a los desarrolladores de software y científicos de datos que trabajan en los campos de la informática de alto rendimiento, el procesamiento de datos y el aprendizaje automático.

Este curso es ofrecido por la 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.



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Jesús Amaro

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