Fundamentos de la Computación Acelerada con CUDA C/C++

Computación GPU y Arquitectura CUDA

• Diferencias arquitectónicas entre CPU y GPU
• Modelo de multiprocesador de streaming NVIDIA GPU
• Visión general del modelo de programación CUDA
• Computación heterogénea y el paradigma host-dispositivo

Configuración del Entorno de Desarrollo CUDA

• Instalación del Toolkit de CUDA 13.x
• Compilador NVCC y flujo de trabajo de compilación
• Verificación del entorno con consultas de dispositivo
• Integración IDE y herramientas de desarrollo

Escribiendo y Lanzando Kernels CUDA

• Sintaxis y calificadores de funciones kernel
• Lanzamiento de configuración y ejecución
• Suma de vectores y patrones básicos paralelos a datos
• Macros de verificación de errores CUDA

Jerarquía de Hilos CUDA y Modelo de Ejecución

• Organización de grids, bloques e hilos
• Indexación de hilos y cálculo de ID global
• Ejecución de warps y modelo SIMT
• Ocupancia y utilización de recursos

Arquitectura y Gestión de Memoria GPU

• Tipos de memoria: global, compartida, constante, registros
• Asignación y liberación de memoria de dispositivo
• Transferencias host-a-dispositivo y dispositivo-a-host
• Memoria compartida para colaboración intra-bloque

Memoria Unificada y Migración de Datos

• Modelo de memoria unificada y asignaciones gestionadas
• Migración de páginas y paginación bajo demanda
• Prefijado asíncrono con cudaMemPrefetchAsync
• Pistas de asesoramiento de memoria para patrones de acceso

Perfileo a Nivel de Sistema con Nsight Systems

• Análisis de línea de tiempo de Nsight Systems
• Identificación de puntos de sincronización CPU-GPU
• Visualización de ejecución de kernels y transferencias de memoria
• Interpretación de datos de rendimiento a nivel de sistema

Optimización de Kernels con Nsight Compute

• Perfileo interactivo de kernels de Nsight Compute
• Análisis de ancho de banda y rendimiento de memoria
• Utilización de cómputo y estadísticas de estado de warp
• Análisis guiado y reglas de optimización

Secuencias Concurrentes y Operaciones Asíncronas

• Secuencias CUDA y la secuencia predeterminada
• Superposición de ejecución de kernels con transferencias de datos
• Sincronización de secuencias y eventos CUDA
• Patrones de diseño de tubería multi-secuencia

Manejo de Errores y Herramientas de Depuración

• Códigos de error de API CUDA y estrategias de recuperación
• Compute-sanitizer para verificación de acceso a memoria
• cuda-gdb para depuración de kernels
• Aserciones y detección sincrónica de errores

Flujo de Trabajo de Optimización Impulsada por Perfiles

• Metodología iterativa de perfileo
• Identificación y priorización de cuellos de botella
• Pruebas de regresión de rendimiento
• Documentación de decisiones de optimización

Proyecto de Aplicación Acelerada de Extremo a Extremo

• Diseño de una solución completa acelerada por GPU
• Integración de perfileo durante todo el desarrollo
• Evaluación y reporte de rendimiento
• Consideraciones de despliegue para producción