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Programa del Curso
Introducción
- ¿Qué es ROCm?
- ¿Qué es HIP?
- ROCm vs CUDA vs OpenCL
- Descripción general de las características y la arquitectura de ROCm y HIP
- ROCm for Windows frente a ROCm para Linux
Instalación
- Instalación de ROCm en Windows
- Verificación de la instalación y comprobación de la compatibilidad del dispositivo
- Actualizar o desinstalar ROCm en Windows
- Solución de problemas comunes de instalación
Empezar
- Creación de un nuevo proyecto ROCm mediante código Visual Studio en Windows
- Exploración de la estructura y los archivos del proyecto
- Compilar y ejecutar el programa
- Visualización de la salida mediante printf y fprintf
ROCm API
- Uso de la API ROCm en el programa host
- Consulta de información y capacidades del dispositivo
- Asignación y desasignación de memoria del dispositivo
- Copia de datos entre el host y el dispositivo
- Lanzamiento de kernels y sincronización de subprocesos
- Control de errores y excepciones
Lenguaje HIP
- Uso del lenguaje HIP en el programa del dispositivo
- Escribir kernels que se ejecutan en GPU y manipulan datos
- Uso de tipos de datos, calificadores, operadores y expresiones
- Uso de funciones, variables y bibliotecas integradas
Modelo de memoria ROCm y HIP
- Uso de diferentes espacios de memoria, como global, compartido, constante y local
- Uso de diferentes objetos de memoria, como punteros, matrices, texturas y superficies
- Uso de diferentes modos de acceso a la memoria, como solo lectura, solo escritura, lectura-escritura, etc.
- Uso del modelo de coherencia de memoria y los mecanismos de sincronización
Modelo de ejecución de ROCm y HIP
- Uso de diferentes modelos de ejecución, como subprocesos, bloques y cuadrículas
- Uso de funciones de subproceso, como hipThreadIdx_x, hipBlockIdx_x, hipBlockDim_x, etc.
- Uso de funciones de bloque, como __syncthreads, __threadfence_block, etc.
- Uso de funciones de cuadrícula, como hipGridDim_x, hipGridSync, grupos cooperativos, etc.
Depuración
- Depuración de programas ROCm y HIP en Windows
- Uso del depurador de código Visual Studio para inspeccionar variables, puntos de interrupción, pila de llamadas, etc.
- Uso del depurador ROCm para depurar programas ROCm y HIP en dispositivos AMD
- Uso de ROCm Profiler para analizar programas ROCm y HIP en dispositivos AMD
Optimización
- Optimización de los programas ROCm y HIP en Windows
- Uso de técnicas de fusión para mejorar el rendimiento de la memoria
- Uso de técnicas de almacenamiento en caché y captura previa para reducir la latencia de memoria
- Uso de técnicas de memoria compartida y memoria local para optimizar los accesos a la memoria y el ancho de banda
- Uso de herramientas de generación de perfiles y generación de perfiles para medir y mejorar el tiempo de ejecución y la utilización de recursos
Resumen y siguiente paso
Requerimientos
- Comprensión del lenguaje C/C++ y de los conceptos de programación paralela
- Conocimientos básicos de arquitectura de computadores y jerarquía de memoria
- Experiencia con herramientas de línea de comandos y editores de código
- Familiaridad con el sistema operativo Windows y PowerShell
Audiencia
- Desarrolladores que deseen aprender a instalar y usar ROCm en Windows para programar AMD GPU y explotar su paralelismo
- Desarrolladores que deseen escribir código escalable y de alto rendimiento que pueda ejecutarse en diferentes dispositivos AMD
- Programadores que deseen explorar los aspectos de bajo nivel de la programación GPU y optimizar el rendimiento de su código
21 horas
Testimonios (1)
Muy interactivo con varios ejemplos, con una buena progresión en complejidad entre el inicio y el final de la formación.
Jenny - Andheo
Curso - GPU Programming with CUDA and Python
Traducción Automática
