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#cuda

10 notas publicadas

NVIDIA lleva Rust al kernel de GPU con dos caminos paralelos
IA

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cuda-oxide compila el modelo SIMT y cutile-rs el modelo Tile, ambos apoyados en el sistema de propiedad de Rust para rechazar errores de aliasing en tiempo de compilación.

MarkTechPost
CUDA Rust: NVIDIA lanza soporte para kernels en GPUs
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NVIDIA expande su ecosistema con dos nuevas vías para escribir kernels de GPU utilizando Rust, facilitando la seguridad y el rendimiento en el desarrollo.

NVIDIA Developer
CUDA moderno: seis pasos para depurar y acelerar un kernel
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Un recorrido práctico sobre una tubería de procesamiento de imágenes que, con cambios de pocas líneas, pasa de arrastrar un error de memoria compartida a correr con flujos asincrónicos.

NVIDIA Developer
Nvidia compraría Hugging Face por 12.900 millones de dólares
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Nvidia compraría Hugging Face por 12.900 millones de dólares

El reporte de The Information sitúa el precio en unas 80 veces los ingresos anualizados de la plataforma, que hoy bordean los 150 millones de dólares.

Tom's Hardware
CUDA Python 1.0 estabiliza el acceso completo a la GPU
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NVIDIA libera junto a CUDA 13.3 un conjunto oficial de bibliotecas con versionado semántico, y declara a Python un ciudadano de primera clase de su plataforma, a la par de C++.

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De CUDA a MLX: Optimizando kernels de IA en Apple Silicon
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Investigadores de Berkeley presentan una capa de traducción que permite adaptar kernels de CUDA a MLX, logrando mejoras de rendimiento de hasta 20x.

Berkeley AI Research
NVIDIA y Applied Materials simulan la fábrica de chips entera
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Las dos empresas integraron simulación acelerada por GPU en toda la cadena de fabricación de chips, desde el diseño de materiales a escala atómica hasta el gemelo digital de una fábrica completa.

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Depuración de apps de Ray Tracing con NVIDIA OptiX Toolkit
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Aprende a integrar herramientas de verificación de errores y depuración en tiempo real para optimizar el rendimiento de tus aplicaciones de trazado de rayos en la GPU.

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Fusión de kernels en CUDA para acelerar la memoria GPU
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NVIDIA explica cómo combinar operaciones en un solo kernel reduce el tráfico a memoria global y el overhead de lanzamiento, con ejemplos en CUDA C++, torch.compile y cuda.compute.

NVIDIA Developer

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