Paralelización GPU con CUDA de Simulación Hidrológica en Pyme Chilena
Visión general
De qué trata este proyecto.
Reescribe el kernel central de la simulación (un solver iterativo de cinco puntos sobre malla 2D) en CUDA C++. Diseña la división de la malla en bloques con consideración de coalescing en accesos y uso de shared memory para los stencils. Implementa una versión naive primero y luego dos optimizaciones: shared memory tiling y warp shuffles. Valida correctness numérica con tolerancia documentada frente a la CPU. Mide speedup en A100 vs CPU baseline (32 cores) en cuatro tamaños de problema. Entrega el código CUDA, el reporte Nsight Compute, la comparación de correctness y un memo de 5 páginas con recomendación operativa.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Reescribir un solver hidrológico en CUDA con correctness validada y speedup medido en A100 vs CPU baseline.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar CUDA correctamente a un solver numérico iterativo
- Diseñar tiling con shared memory para stencils
- Validar correctness numérica con metodología honesta
- Medir speedup respetando contexto de hardware
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniero de Software
Programar CUDA con validación numérica y perfilado microarquitectónico es habilidad sénior en HPC y simulación científica.
Este proyecto afina
- cuda
- gpu-programming
- parallel-numerical-methods
Ingeniero de Backend
Backend engineers con experiencia GPU integran simulaciones en pipelines de producción sin sorpresas.
Este proyecto afina
- gpu-programming
- performance-engineering
- concurrent-programming