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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 3 de 7 · 11 min de lectura

Memoria global, compartida y coalescencia

Accede a la memoria de la GPU con lecturas coalescentes, reutiliza datos en memoria compartida y mide el efecto en una multiplicación de matrices.

Al terminar esta lección
  • · Explicar el acceso coalescente y medir su efecto en el ancho de banda
  • · Usar memoria compartida y sincronización de bloque para reutilizar datos
  • · Comparar un kernel propio con una biblioteca optimizada como cuBLAS
Escuela de Inteligencia Artificial

Esta lección es parte de la Escuela de Inteligencia Artificial: todas sus rutas durante 12 meses, a tu ritmo y con certificado.

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