Programación paralela de GPUs con CUDA

Presentación:

CUDA es una extensión del lenguaje de programación de C/C++ pensado para facilitar la programación de aplicaciones paralelas que puedan correr en GPUs.
Actualmente las GPUs tienen un papel protagónico en las infraestructuras de HPC debido a su gran poder de cómputo y en su naturaleza intrínsecamente paralela, que permite abordar grandes retos computacionales y resolverlos en un tiempo aceptable.
En este taller veremos una introducción a la programación de aplicaciones paralelas que corren en GPUs utilizando CUDA como “lenguaje de programación”.

Objetivo:

Que los asistentes al taller aprendan cómo hacer programas paralelos para correr en GPUs

Temario

1. Introducción a CUDA
   • Breve historia
   • Conceptos básicos
   • Diferencias con respecto a C/C++
2. Modelo de programación CUDA
   • Código secuencial
   • Esquemas paralelos
   • Esquema para la GPGPU
3. Tipos de memorias
   • Local
   • Constante
   • Compartida
   • Global
4. Uso de memoria compartida
5. Modelo heterogéneo general de programas CUDA.
   • Consideraciones
   • Uso de GPU + CPU

Requisitos previos

• Conocimientos básicos de programación, preferentemente en lenguaje C/C++.
• Saber escribir código fuente y compilarlo en línea de comandos.
• Conocimiento de algún editor de textos (Vim, Emacs, nano).
• Uso básico de la línea de comandos.

Duración:

6 horas en una sesión.

Cupo límite:

50 personas.