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TornadoVM, el marco de programación heterogénea para Java, ha lanzado su versión 7.3, una actualización significativa que mejora la integración con GPUs de Nvidia mediante un backend CUDA optimizado. Esta versión elimina dependencias experimentales como la API JNI y el JVM Compiler Interface (JVMCI)
Este documento sirve como referencia técnica para comprender los componentes y modelos de programación de las unidades de procesamiento gráfico (GPU). La estructura se organiza en cuatro categorías principales: hardware de dispositivo, software de dispositivo, software de host y rendimiento. En la
nanoeuler es un proyecto educativo e investigador que implementa un modelo de lenguaje tipo GPT-2 desde cero, sin recurrir a PyTorch, autograd ni librerías de aprendizaje automático. Todo el pipeline de entrenamiento —el forward, el backward, un tokenizador byte-level BPE escrito a mano, el preentre
Un estudio reciente revela que las multiplicaciones de matrices en GPUs, específicamente en la Nvidia A100, se ejecutan más rápido cuando se utilizan datos 'predecibles' como ceros en lugar de datos aleatorios. Esta anomalía desafía la creencia tradicional de que el rendimiento de las operaciones de
Esta lista curada reúne los mejores libros de programación CUDA, la plataforma de NVIDIA para computación paralela en GPUs. CUDA permite aprovechar la enorme capacidad de procesamiento paralelo de las tarjetas gráficas para tareas de alto rendimiento que antes requerían clusters costosos. La colecci
