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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 4 de 7 · 8 min de lectura

Streams y concurrencia

Superpone copias de datos y cálculo en la GPU con streams y memoria fijada, mide la ganancia real y entiende por qué la versión de alto nivel puede no superponer nada.

Al terminar esta lección
  • · Explicar qué es un stream y qué operaciones pueden ejecutarse en paralelo
  • · Usar memoria fijada y copias asíncronas para superponer copia y cálculo
  • · Medir la ganancia real y diagnosticar cuando la superposición no ocurre
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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