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Temario del curso
Introducción
- ¿Qué es ROCm?
- ¿Qué es HIP?
- ROCm vs. CUDA vs. OpenCL
- Vista general de las características y arquitectura de ROCm e HIP
- Configuración del entorno de desarrollo
Primeros pasos
- Creación de un nuevo proyecto de ROCm usando Visual Studio Code
- Exploración de la estructura del proyecto y archivos
- Compilación y ejecución del programa
- Visualización de la salida mediante printf y fprintf
API de ROCm
- Comprensión del papel de la API de ROCm en el programa host.
- Uso de la API de ROCm para consultar información y capacidades del dispositivo.
- Uso de la API de ROCm para asignar y liberar memoria del dispositivo.
- Uso de la API de ROCm para copiar datos entre el host y el dispositivo.
- Uso de la API de ROCm para lanzar kernels y sincronizar hilos.
- Uso de la API de ROCm para manejar errores y excepciones.
Lenguaje HIP
- Comprensión del papel del lenguaje HIP en el programa de dispositivo.
- Uso del lenguaje HIP para escribir kernels que se ejecuten en la GPU y manipulen datos.
- Uso de tipos de datos, calificadores, operadores y expresiones de HIP.
- Uso de las funciones, variables y bibliotecas incorporadas de HIP para realizar tareas y operaciones comunes.
Modelo de memoria de ROCm e HIP
- Comprensión de la diferencia entre los modelos de memoria del host y del dispositivo.
- Uso de espacios de memoria de ROCm e HIP, como global, compartido, constante y local.
- Uso de objetos de memoria de ROCm e HIP, como punteros, matrices, texturas y superficies.
- Uso de modos de acceso a la memoria de ROCm e HIP, como solo lectura, solo escritura, lectura-escritura, etc.
- Uso del modelo de consistencia de memoria y mecanismos de sincronización de ROCm e HIP.
Modelo de ejecución de ROCm e HIP
- Comprensión de la diferencia entre los modelos de ejecución del host y del dispositivo.
- Uso de hilos, bloques y cuadrículas de ROCm e HIP para definir el paralelismo.
- Uso de funciones de hilo de ROCm e HIP, como hipThreadIdx_x, hipBlockIdx_x, hipBlockDim_x, etc.
- Uso de funciones de bloque de ROCm e HIP, como __syncthreads, __threadfence_block, etc.
- Uso de funciones de cuadrícula de ROCm e HIP, como hipGridDim_x, hipGridSync, grupos cooperativos, etc.
Depuración
- Comprensión de los errores y bugs comunes en programas de ROCm e HIP.
- Uso del depurador de Visual Studio Code para inspeccionar variables, puntos de interrupción, pila de llamadas, etc.
- Uso del depurador de ROCm para depurar programas de ROCm e HIP en dispositivos AMD.
- Uso del perfilador de ROCm para analizar programas de ROCm e HIP en dispositivos AMD.
Optimización
- Comprensión de los factores que afectan el rendimiento de los programas de ROCm e HIP.
- Uso de técnicas de combinación (coalescing) de ROCm e HIP para mejorar el ancho de banda de memoria.
- Uso de técnicas de almacenamiento en caché y prefetching de ROCm e HIP para reducir la latencia de memoria.
- Uso de técnicas de memoria compartida y memoria local de ROCm e HIP para optimizar los accesos a la memoria y el ancho de banda.
- Uso de herramientas de perfilado de ROCm e HIP para medir y mejorar el tiempo de ejecución y la utilización de recursos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión del lenguaje C/C++ y 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 GPUs AMD y explotar su paralelismo.
- Desarrolladores que deseen escribir código de alto rendimiento y escalable que pueda ejecutarse en diferentes dispositivos AMD.
- Programadores que deseen explorar los aspectos de bajo nivel de la programación de GPU y optimizar el rendimiento de su código.
28 Horas
