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Temario del curso
Introducción
- ¿Qué es ROCm?
- ¿Qué es HIP?
- ROCm vs CUDA vs OpenCL
- Resumen de las características y arquitectura de ROCm e HIP
- ROCm para Windows vs ROCm para Linux
Instalación
- Instalación de ROCm en Windows
- Verificación de la instalación y comprobación de la compatibilidad del dispositivo
- Actualización o desinstalación de ROCm en Windows
- Solución de problemas comunes de instalación
Primeros pasos
- Creación de un nuevo proyecto ROCm utilizando Visual Studio Code en Windows
- Exploración de la estructura y los archivos del proyecto
- Compilación y ejecución del programa
- Visualización de la salida mediante printf y fprintf
API de ROCm
- Uso de la API de ROCm en el programa host
- Consulta de información y capacidades del dispositivo
- Asignación y liberación de memoria del dispositivo
- Copia de datos entre el host y el dispositivo
- Lanzamiento de kernels y sincronización de hilos
- Gestión de errores y excepciones
Lenguaje HIP
- Uso del lenguaje HIP en el programa de dispositivo
- Escripción de kernels que se ejecuten en la GPU y manipulen datos
- Uso de tipos de datos, calificadores, operadores y expresiones
- Uso de funciones intrínsecas, variables y bibliotecas
Modelo de memoria de ROCm e HIP
- Uso de diferentes espacios de memoria, como global, compartido, constante y local
- Uso de diferentes objetos de memoria, como punteros, matrices, texturas y superficies
- Uso de diferentes modos de acceso a la memoria, como solo lectura, solo escritura, lectura-escritura, etc.
- Uso del modelo de coherencia de memoria y mecanismos de sincronización
Modelo de ejecución de ROCm e HIP
- Uso de diferentes modelos de ejecución, como hilos, bloques y cuadrículas
- Uso de funciones de hilo, como hipThreadIdx_x, hipBlockIdx_x, hipBlockDim_x, etc.
- Uso de funciones de bloque, como __syncthreads, __threadfence_block, etc.
- Uso de funciones de cuadrícula, como hipGridDim_x, hipGridSync, grupos cooperativos, etc.
Depuración
- Depuración de programas de ROCm e HIP en Windows
- Uso del depurador de Visual Studio Code para inspeccionar variables, puntos de ruptura, pila de llamadas, etc.
- Uso de ROCm Debugger para depurar programas de ROCm e HIP en dispositivos AMD
- Uso de ROCm Profiler para analizar programas de ROCm e HIP en dispositivos AMD
Optimización
- Optimización de programas de ROCm e HIP en Windows
- Uso de técnicas de fusión para mejorar el rendimiento de la memoria
- Uso de técnicas de almacenamiento en caché y prefetching para reducir la latencia de la memoria
- Uso de memoria compartida y memoria local para optimizar los accesos a la memoria y el ancho de banda
- Uso de perfilado y herramientas de perfilado 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
- Familiaridad con el sistema operativo Windows y PowerShell
Público objetivo
- Desarrolladores que desean aprender a instalar y usar ROCm en Windows para programar GPU de AMD y explotar su paralelismo
- Desarrolladores que desean escribir código de alto rendimiento y escalable que pueda ejecutarse en diferentes dispositivos AMD
- Programadores que desean explorar los aspectos de bajo nivel de la programación de GPU y optimizar el rendimiento de su código
21 Horas