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La transposición de matrices es una operación fundamental en álgebra lineal que consiste en intercambiar filas por columnas, transformando una matriz $A$ en su versión transpuesta $A^T$. Aunque matemáticamente sencilla, en el ámbito de la programación de alto rendimiento, se convierte en un desafío
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
Tachyon es un proyecto de software de alto rendimiento, y como todo sistema complejo, sus desarrolladores han tomado una serie de decisiones de arquitectura cruciales a lo largo del tiempo. El repositorio de GitHub que se describe contiene los 'Architecture Decision Records' (ADRs) de Tachyon. Un AD
Este artículo reflexiona sobre los 30 años de evolución de la computación de alto rendimiento (HPC) y la programación asociada, basándose en datos del ranking TOP500 de sistemas HPC y la evolución de los lenguajes y modelos de programación utilizados.
Este artículo de Solidean investiga la cantidad óptima de contigüidad de memoria lineal necesaria para un rendimiento máximo en cálculos de alta velocidad. La sabiduría convencional dicta que la memoria lineal y contigua siempre es la mejor opción, pero este estudio experimental desafía esa idea, de
El artículo "¿Alguna vez tendré una computadora zettaflop?" explora la ambiciosa meta de poseer una computadora con una capacidad de procesamiento de un zettaflop (10^21 FLOPS), y los desafíos técnicos y económicos que implica. Para poner esto en perspectiva, un exaflop es ya una cantidad considerab
El algoritmo K-Means es una técnica fundamental en aprendizaje automático para agrupar datos similares. Tradicionalmente, se ha utilizado para tareas como organizar conjuntos de datos o preprocesar incrustaciones (embeddings), pero su aplicación en tiempo real, en sistemas online, ha sido limitada p
El cálculo eficiente con datos dispersos (sparse data) es crucial en muchas áreas científicas y de ingeniería, desde simulaciones físicas hasta aprendizaje automático. Sin embargo, optimizar el código para estas operaciones, especialmente en hardware diverso como diferentes GPUs, puede ser extremada
Este artículo del blog de vertexclique.com introduce Kovan, una nueva biblioteca de Rust diseñada para abordar un problema crítico en sistemas concurrentes de alto rendimiento: la recolección de memoria wait-free. El problema surge al usar estructuras de datos lock-free, como las proporcionadas por
