VisualKommando | CURSO CUDA
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CURSO CUDA

Modulo 1 

1.-Este curso comprende una introducción a lo que es el GPU y su relación con el cómputo paralelo, además se analiza a fondo sus diferencias a nivel electrónico y operativo en contraste con otras tecnologías de procesamiento.

2.-En esta sección se busca que el asistente adquiera un conocimiento completo de la arquitectura de su dispositivo GPU y los recursos con los que cuenta para en un futuro poder explotar todo el rendimiento que este tipo de dispositivos ponen a su alcance.

3.-Diseñar aplicaciones para GPU no es tan sencillo como lo puede ser en el diseño de algoritmos ejecutados por un CPU, por lo tanto es necesario comprender el funcionamiento completo de este paradigma de diseño e implementación de los algoritmos.

4.-Se puede ejecutar diseñar una aplicación para ser ejecutada por un GPU pero que solamente un análisis de rendimiento puede darnos una idea clara y precisa del rendimiento de las aplicaciones generadas y sus atributos.

5.-No siempre es necesario complicar tanto el desarrollo de una solución que se pueda ejecutar mediante GPU, pues actualmente se cuenta con herramientas que han sido diseñadas para solucionar problemas de alto calado sin necesidad de invertir mucho tiempo.

1.- Introducción a CUDA

  • Inicios de la era del cómputo visual.
  • Historia de la GPU
  • Evolución de la GPU
  • Arquitectura de la GPU
  • Computo Heterogéneo
  • Portabilidad y escalabilidad en el computo Heterogéneo
  • Particularidades del modelado de algoritmos paralelizados.
  • Análisis de la arquitectura GPU y CPU

2.-Manejo de recursos disponibles en la arquitectura GPU

  • Introducción al API NVIDIA CUDA
  • Análisis de la arquitectura de los diversos dispositivos
  • Manejo de memoria y movimiento de datos con funciones propias del API
  • Paralelismo de datos e hilos

3.-Modelo del paralelismo de datos

  • Diseño y análisis de Aplicaciones basadas en SPMD en cómputo paralelo
  • Configuración de Kernels Multidimensionales

4.-Analisis de rendimiento de aplicaciones ejecutadas por GPU

  • Manejo de herramientas y APIs básicas para el análisis de ejecución en algoritmos ejecutados de forma paralela.
  • Implementación de herramientas de precisión para el análisis detallado de tiempos de ejecución de aplicaciones por medio de herramientas propietarias de NVIDIA NVTX

5.-Metodos de Diseño rápido de Aplicaciones para procesamiento de datos de alto volumen.

  • Introduccion a librerías y aplicaciones para desarrollo rápido de Kernels
  • Uso de Thrust para procesamiento básico de información vectorial
  • Funciones matemáticas básicas ejecutadas en paralelo por GPU con Thrust

Modulo 2

6.-Uno de los campos más interesantes donde se aplica el Computo Paralelo es en el computo visual y más específicamente en el campo de Visión por Computadora, por ello dedicamos un módulo completo a explicar la implementación y funcionamiento de unas soluciones útiles en este campo.

7.- Para el manejo de altos volúmenes de datos es necesario optimizar procesos al máximo y es necesario aprender métodos y buenas prácticas, como lo es la cooperación entre hilos y división y distribución de cargas de trabajo.

8,9,10.- Otro campo importante es el modelado gráfico y la visualización por computadora, pero algunos despliegues gráficos requieren de alto poder de computo, aquí es donde se busca aprovechar el computo paralelo para crear soluciones óptimas.

Elaborado por: Kevin Salmerón Vicente

6.-Introducción al procesamiento de imágenes con NVIDIA CUDA

  • Instalación y uso de herramientas para diseño de aplicaciones de visión por computadora.
  • Transformación básica de espacios de color en imágenes por medio de Cómputo paralelo.
  • Convoluciones aplicadas a imágenes para la detección de bordes.
  • Diseño e implementación de algoritmos para aplicaciones de procesamiento de video en tiempo real por medio de GPU.
  • Diseño e implementación de algoritmos para el procesamiento paralelo de Videos para detección de características y patrones.

7.- Cooperación entre hilos

  • Division de procesos y distribución de cargas de trabajo en bloques
  • Aplicaciones matemáticas básicas
  • Aplicación básica en el modelado grafico
  • Memoria compartida y sincronización de hilos.
  • Aplicación en operaciones matemáticas de operaciones de algebra lineal.

8.-Memoria constante y eventos

  • Memoria constante
  • Ejemplos te aplicación

9.-Memoria de textura con ejemplos de modelado gráfico.

  • Ejemplos te transferencia de calor.

10.-Interoperabilidad grafica Básica

  • Interoperabilidad de librerías para graficación por medio del API OpenGL y CUDA.

Inicio de Curso 11 de Noviembre  del 2017

Horarios de Curso

Sábados 9 Am a 13 pm

Domingo 5 PM a 9 PM

Horas de Curso

Modulo 1 20hrs

Modulo 2 20 Hrs

Total 40 HRS

Precio por Modulo

Costo por módulo $4,500.00 MXN

Descuento por módulo 15% $3,825.00  MXN

Costo de los dos módulos  $9,000.00 MXN

Descuento por dos módulo 20% $7,650.00  M.N.


Desplegable para seleccionar su modulo



Aviso Importante Cupo Limite 25 Usuarios.

Precio por Modulo

Favor de enviar el comprobante de pago a hramirez@visualkommando.com con su E-mail para enviar la liga del curso una semana antes.

Atrea vez de la plataforma de gotomeeting.

Espesificar que dia quiere cursar el curso sabado o domingo.

Se requiere tener conocimientos de C

MÍNIMO DE CUPO 15 USUARIOS.

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