Acelerar entrenamiento de modelo con CUDA para banca AWS LATAM
Visión general
De qué trata este proyecto.
Migra preprocesamiento a cuDF y entrena XGBoost GPU con 8M filas. Compara coste y rendimiento. Obtén un certificado verificable.
El escenario
El banco (alrededor de 320 millones de USD de revenue anual) actualiza el modelo de scoring 2 veces por semana — reducir tiempo de iteración acelera respuesta a cambios de mercado.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Migrar el entrenamiento XGBoost a GPU obteniendo entrenamiento diario viable en menos de 90 minutos con coste competitivo vs CPU.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Migrar pipelines de datos a GPU con RAPIDS cuDF
- Perfilar aplicaciones GPU con Nsight Systems
- Atribuir bottlenecks a transferencia, kernel o sincronización
- Justificar coste GPU con comparativo defendible
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
High-Performance and Scientific Computing
Master · Systems
Strong alignment
This challenge maps to High-Performance and Scientific Computing at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Cuda
Apply cuda to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Gpu Computing
Apply gpu computing to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Rapids
Apply rapids to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Xgboost
Apply xgboost to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Performance Analysis
Apply performance analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Cost Modeling
Apply cost modeling to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Ingeniero de Software
Migrar pipelines a GPU con perfilado real es la habilidad HPC aplicada que muchas empresas buscan para reducir time-to-train.
Este proyecto afina
- gpu-computing
- rapids
- performance-analysis
Ingeniero de Datos
Quien hace data engineering en GPU acelera pipelines completos — competencia diferenciadora frente a perfiles CPU-only.
Este proyecto afina
- rapids
- xgboost
- gpu-computing