La programación concurrente con GPU (procesadores gráficos) se refiere a la técnica de utilizar la capacidad de procesamiento paralelo de una GPU para mejorar el rendimiento de una aplicación.
Las GPUs son especialmente adecuadas para tareas que involucran el procesamiento de grandes cantidades de datos, como el renderizado de gráficos 3D, el procesamiento de imágenes y el aprendizaje automático.
Una de las ventajas de utilizar una GPU para la programación concurrente es su gran cantidad de núcleos de procesamiento.
Mientras que una CPU típica tiene entre 2 y 16 núcleos, una GPU puede tener cientos o incluso miles de núcleos. Esto permite a las GPUs procesar grandes cantidades de datos simultáneamente, lo que mejora el rendimiento de una aplicación.
Para programar concurrentemente con una GPU, se utilizan lenguajes de programación específicos para GPUs, como CUDA o OpenCL.
Estos lenguajes permiten a los desarrolladores escribir código que se ejecuta directamente en la GPU, en lugar de en la CPU. Esto permite aprovechar la capacidad de procesamiento paralelo de la GPU para mejorar el rendimiento de una aplicación.
El proceso de programación concurrente con GPU generalmente se divide en dos pasos: el primer paso es escribir el código en un lenguaje de programación específico para GPU, y el segundo paso es optimizar el código para aprovechar al máximo la capacidad de procesamiento paralelo de la GPU.
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Se centrará en los aspectos fundamentales de la programación concurrente, como las arquitecturas de CPU/GPU, la programación multiproceso en C y Python, y una introducción al software/hardware CUDA.
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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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