Fundamentos de programación paralela con CUDA, OpenMP y MPI

A medida que los volúmenes de datos y las demandas computacionales crecen, la programación secuencial estándar ya no es suficiente para aprovechar al máximo el hardware moderno.Comprender cómo aprovecharse de los procesadores multinúcleo y las tarjetas gráficas es esencial para crear aplicaciones de alto rendimiento. Este curso basado en texto lo guía a través de los conceptos fundamentales de la computación paralela, lo lleva de escribir programas de un solo hilo a desarrollar sistemas multihilo y distribuidos optimizados.Aprenderá a dividir las tareas de manera eficiente y aprovechar el poder de las CPU y las GPU. Lo que aprenderás: - Comprender los principios fundamentales de las arquitecturas paralelas, la memoria compartida y los sistemas de memoria distribuida. - Escriba aplicaciones de CPU multihilo utilizando directivas de compilador OpenMP para una paralelización rápida. - Desarrollar programas de memoria distribuida con MPI para permitir la comunicación a través de múltiples nodos de computación. - Programe procesadores gráficos con CUDA para acelerar algoritmos de datos intensivos. - Analizar y optimizar el código paralelo para identificar cuellos de botella y maximizar la utilización del hardware. - Aplique políticas de ejecución C++ modernas y conceptos de programación híbrida para un código más limpio y a prueba de futuro. El curso comienza con la terminología esencial y los fundamentos teóricos de las arquitecturas paralelas, y luego avanzará a través de módulos estructurados basados en texto que cubren OpenMP, MPI y CUDA, apoyados por explicaciones conceptuales y recorridos de código claros y paso a paso. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, estudiantes y entusiastas de la tecnología que son nuevos en la programación paralela.Se recomienda un conocimiento básico de la programacion C o C ++, pero no se requiere experiencia previa con computación de alto rendimiento. Comience a leer hoy para desbloquear el potencial de procesamiento completo del hardware moderno.