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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 5 de 7 · 9 min de lectura

Perfilado

Encuentra dónde se va el tiempo en un programa de GPU con eventos, perfiladores como Nsight Systems y Nsight Compute, y el modelo roofline para saber qué optimizar.

Al terminar esta lección
  • · Medir partes de un programa de GPU con eventos y descartar efectos de arranque
  • · Usar Nsight Systems y Nsight Compute para ver líneas de tiempo y métricas de kernels
  • · Aplicar el modelo roofline para saber si un kernel está limitado por memoria o por cálculo
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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