Cómo las Bibliotecas de Matemáticas Pueden Ayudar a Acelerar tus Aplicaciones en GPUs de Blackwell

Resumen

Discover how NVIDIA's GPU-accelerated math libraries in the CUDA Toolkit and HPC SDK can optimize performance for AI, ML, and scientific computing workflows on Blackwell GPUs.

Programa

• Introducción a los GPUs Blackwell
Visión general de la arquitectura de los GPUs Blackwell
Beneficios de la aceleración por GPU en IA, ML y computación científica
• Introducción al CUDA Toolkit y HPC SDK
Visión general del CUDA Toolkit
Visión general del HPC SDK
• Comprensión de las Bibliotecas Matemáticas Aceleradas por GPU
Fundamentos de la computación acelerada por GPU
Bibliotecas matemáticas clave en CUDA Toolkit
cuBLAS
cuFFT
cuRAND
cuSOLVER
cuSPARSE
Bibliotecas matemáticas de alto rendimiento en HPC SDK
• Utilización de cuBLAS para Álgebra Lineal
Visión general de las operaciones BLAS
Aceleración de multiplicaciones de matrices
Aplicaciones en IA y ML
• Transformada Rápida de Fourier con cuFFT
Introducción a FFT y sus aplicaciones
Aprovechamiento de cuFFT para mejoras de rendimiento
• Generación de Números Aleatorios con cuRAND
Importancia de RNG en simulaciones
Utilización de cuRAND para RNG eficiente
• Resolución de Sistemas de Ecuaciones con cuSOLVER
Visión general de los métodos numéricos para resolver ecuaciones
Explotación de cuSOLVER para computación científica
• Operaciones con Matrices Escasas con cuSPARSE
Introducción a las matrices escasas
Mejora del rendimiento con cuSPARSE
• Consideraciones Prácticas y Técnicas de Optimización
Perfilado de aplicaciones de GPU
Comprensión de jerarquías de memoria
Mejores prácticas para optimizar el rendimiento en GPUs Blackwell
• Estudios de Caso y Aplicaciones del Mundo Real
Ejemplos de aplicaciones de IA y ML
Estudios de caso en computación científica
• Taller Práctico
Implementación de bibliotecas matemáticas en aplicaciones de muestra
Evaluación del rendimiento y análisis
• Conclusión y Recursos Adicionales
Recapitulación de los aprendizajes del curso
Recursos adicionales para una exploración más profunda

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Materias

Programming