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Temario del curso
Introducción
- ¿Qué es ROCm?
- ¿Qué es HIP?
- ROCm vs CUDA vs OpenCL
- Visión general de las características y arquitectura de ROCm e HIP
- Configuración del entorno de desarrollo
Primeros pasos
- Crear un nuevo proyecto ROCm usando Visual Studio Code
- Explorar la estructura y los archivos del proyecto
- Compilar y ejecutar el programa
- Mostrar la salida usando printf y fprintf
API de ROCm
- Comprender el papel de la API de ROCm en el programa del host
- Usar la API de ROCm para consultar información y capacidades del dispositivo
- Usar la API de ROCm para asignar y liberar memoria del dispositivo
- Usar la API de ROCm para copiar datos entre el host y el dispositivo
- Usar la API de ROCm para lanzar kernels y sincronizar hilos
- Usar la API de ROCm para manejar errores y excepciones
Lenguaje HIP
- Comprender el papel del lenguaje HIP en el programa del dispositivo
- Usar el lenguaje HIP para escribir kernels que se ejecuten en la GPU y manipulen datos
- Usar tipos de datos, calificadores, operadores y expresiones de HIP
- Aprovechar las funciones, variables y bibliotecas integradas de HIP para realizar tareas y operaciones comunes
Modelo de memoria de ROCm e HIP
- Comprender la diferencia entre los modelos de memoria del host y del dispositivo
- Usar los espacios de memoria de ROCm e HIP, como global, compartida, constante y local
- Usar objetos de memoria de ROCm e HIP, como punteros, arreglos, texturas y superficies
- Usar los modos de acceso a la memoria de ROCm e HIP, como solo lectura, solo escritura, lectura-escritura, etc.
- Usar el modelo de consistencia de memoria y los mecanismos de sincronización de ROCm e HIP
Modelo de ejecución de ROCm e HIP
- Comprender la diferencia entre los modelos de ejecución del host y del dispositivo
- Usar hilos, bloques y cuadrículas de ROCm e HIP para definir el paralelismo
- Usar funciones de hilo de ROCm e HIP, como hipThreadIdx_x, hipBlockIdx_x, hipBlockDim_x, etc.
- Usar funciones de bloque de ROCm e HIP, como __syncthreads, __threadfence_block, etc.
- Usar funciones de cuadrícula de ROCm e HIP, como hipGridDim_x, hipGridSync, grupos cooperativos, etc.
Depuración
- Comprender los errores y bugs comunes en programas de ROCm e HIP
- Usar el depurador de Visual Studio Code para inspeccionar variables, puntos de interrupción, pila de llamadas, etc.
- Usar el Depurador de ROCm para depurar programas de ROCm e HIP en dispositivos de AMD
- Usar el Perfilador de ROCm para analizar programas de ROCm e HIP en dispositivos de AMD
Optimización
- Comprender los factores que afectan el rendimiento de programas de ROCm e HIP
- Usar técnicas de coalescencia de ROCm e HIP para mejorar el rendimiento de memoria
- Usar técnicas de almacenamiento en caché y prefetching de ROCm e HIP para reducir la latencia de memoria
- Usar técnicas de memoria compartida y memoria local de ROCm e HIP para optimizar los accesos a la memoria y el ancho de banda
- Usar herramientas de perfilado y análisis de ROCm e HIP para medir y mejorar el tiempo de ejecución y la utilización de recursos
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Conocimiento del lenguaje C/C++ y de los conceptos de programación paralela
- Conocimientos básicos de arquitectura de computadoras y jerarquía de memoria
- Experiencia con herramientas de línea de comandos y editores de código
Público objetivo
- Desarrolladores que deseen aprender a usar ROCm e HIP para programar GPU de AMD y aprovechar su paralelismo
- Desarrolladores que deseen escribir código de alto rendimiento y escalable que pueda ejecutarse en diferentes dispositivos de AMD
- Programadores interesados en explorar los aspectos de bajo nivel de la programación de GPU y optimizar el rendimiento de su código
28 Horas
