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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
- Configuración del entorno de desarrollo
Empezar
- Creación de un nuevo proyecto ROCm mediante el código Visual Studio
- Exploración de la estructura y los archivos del proyecto
- Compilación y ejecución del programa
- Visualización de la salida mediante printf y fprintf
ROCm API
- Comprender el papel de la API ROCm en el programa host
- Uso de la API ROCm para consultar la información y las capacidades del dispositivo
- Uso de la API ROCm para asignar y desasignar la memoria del dispositivo
- Uso de la API ROCm para copiar datos entre el host y el dispositivo
- Uso de la API ROCm para iniciar kernels y sincronizar subprocesos
- Uso de la API ROCm para controlar errores y excepciones
Lenguaje HIP
- Comprender el papel del lenguaje HIP en el programa del dispositivo
- Uso del lenguaje HIP para escribir kernels que se ejecutan en el GPU y manipular datos
- Uso de tipos de datos, calificadores, operadores y expresiones de HIP
- Uso de funciones, variables y bibliotecas integradas de HIP para realizar tareas y operaciones comunes
Modelo de memoria ROCm y HIP
- Descripción de la diferencia entre los modelos de memoria de host y de dispositivo
- Uso de espacios de memoria ROCm y HIP, como global, compartido, constante y local
- Uso de objetos de memoria ROCm y HIP, como punteros, matrices, texturas y superficies
- Uso de modos de acceso a memoria ROCm y HIP, como solo lectura, solo escritura, lectura-escritura, etc.
- Uso del modelo de coherencia de memoria ROCm y HIP y mecanismos de sincronización
Modelo de ejecución de ROCm y HIP
- Descripción de la diferencia entre los modelos de ejecución de host y dispositivo
- Uso de subprocesos, bloques y cuadrículas ROCm y HIP para definir el paralelismo
- Uso de funciones de rosca ROCm y HIP, como hipThreadIdx_x, hipBlockIdx_x, hipBlockDim_x, etc.
- Uso de funciones de bloque ROCm y HIP, como __syncthreads, __threadfence_block, etc.
- Uso de funciones de cuadrícula ROCm y HIP, como hipGridDim_x, hipGridSync, grupos cooperativos, etc.
Depuración
- Comprender los errores y fallos comunes en los programas ROCm y HIP
- 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
- Comprender los factores que afectan el rendimiento de los programas ROCm y HIP
- Uso de técnicas de fusión ROCm y HIP para mejorar el rendimiento de la memoria
- Uso de técnicas de almacenamiento en caché y precarga de ROCm y HIP para reducir la latencia de memoria
- Uso de técnicas de memoria local y memoria compartida ROCm y HIP para optimizar los accesos a la memoria y el ancho de banda
- Uso de herramientas de generación de perfiles y generación de perfiles ROCm y HIP 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
Audiencia
- Desarrolladores que deseen aprender a usar ROCm y HIP 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
28 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
