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Lecciones del curso (7)
  1. 01 · Arquitectura de la GPU
  2. 02 · Kernels, hilos y bloques
  3. 03 · Memoria global, compartida y coalescencia
  4. 04 · Streams y concurrencia
  5. 05 · Perfilado
  6. 06 · CUDA desde Python con Numba y CuPy
  7. 07 · Evaluación final del curso

Lección 1 de 7 · 7 min de lectura

Arquitectura de la GPU

Entiende en qué se diferencia una GPU de una CPU, cómo se organiza en multiprocesadores, warps y jerarquía de memoria, y qué problemas aprovechan su paralelismo.

Al terminar esta lección
  • · Explicar la diferencia de diseño entre CPU y GPU
  • · Describir multiprocesadores warps y la jerarquía de memoria de una GPU NVIDIA
  • · Decidir si un problema se beneficia de la GPU según su paralelismo y su intensidad aritmética
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