Ciudad de Mexico - Mariano Escobedo

Mariano Escobedo 510, Ciudad de Mexico, mexico, 11590

El Centro de Negocios Mariano Escobedo está ubicado en una de las zonas más reconocidas de México, Polanco. En este lugar usted se encuentra muy cerca de los mejores restaurantes de México como Tony Rommans, Konditori, Sushi itto, 100% Natural, etc. Nuestra ubicación permite tener acceso a todo tipo de transporte público y vehicular.

Ciudad de Mexico - Cygni Santa Fe

Alfonso Nápoles Gandara 50, Ciudad de Mexico, mexico, 1210

Cygni está ubicado en una de las zonas más importantes y exitosas en el ramo de los Negocios de México. Ubicados en el 4° piso del Corporativo desde donde podemos apreciar increíbles panoramas del área de Santa Fe. A unas cuantas cuadras podemos encontrar el Hotel Sheraton Suites, el Hotel Novotel y el hotel más reciente, Hotel JW Marriott.

Ciudad de México - Spaces Santa Fé

Antonio Dovalí Jaime #70, Santa Fe, Ciudad de México, México, 05300

Ubica tu negocio en Antonio Dovali Jaime 70, Santa Fe, uno de los lugares comerciales más versátiles en la Ciudad de México. Este edificio de uso mixto coloca tu espacio de trabajo a poca distancia de un hotel, un centro comercial e incluso un helipuerto. Disfruta de un espacio de oficina moderno, flexible y espacioso, ubicado en el distrito empresarial clave de la Ciudad de México.

Ciudad de Mexico - Colonia Del Valle

Av. Insurgentes Sur N° 800 , Mexico City, México, 3100

El Centro de negocios de Colonia del Valle (Oficina Principal-HQ), Ciudad de México, se encuentra en el octavo piso de un edificio de acero de 20 pisos en la Avenida de los Insurgentes. El edificio ofrece conexiones sin igual a todas las áreas de Ciudad de México, los alrededores están ajardinados y se encuentra a solo 2 cuadras del World Trade Center (WTC).

Ciudad de Mexico - Torre Angel

Paseo de la Reforma 350, Mexico City, mexico, 6600

El Mexico City Torre Angel Center está en las plantas 10.ª y 11.ª de un prestigioso rascacielos curvado y reflectante con vistas magníficas sobre El Ángel, el emblemático monumento a la independencia ubicado en el Paseo de la Reforma.

Ciudad de México-Torre Magenta

Piso 17, Paseo de la Reforma, Ciudad de México, México, 06600

Impulsa tu negocio desde una ubicación privilegiada con vistas espectaculares Establece tu base en la prestigiosa Torre Magenta, a solo unos pasos de la Bolsa Mexicana de Valores y rodeada de bancos de inversión y empresas Fortune 500. Trabaja desde el piso 17 con vistas panorámicas de la Ciudad de México en un espacio moderno, diseñado para inspirar productividad y confort. Recibe a tus clientes con estilo en hoteles de lujo como el Marriott o el Sheraton, a solo unos minutos caminando. Disfruta almuerzos informales en la cafetería del edificio o explora opciones gastronómicas exclusivas en los alrededores.
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Ciudad de México - Vasco de Quiroga

Av. Vasco de Quiroga #4973 , Ciudad de México, México, 05300

Acceda fácilmente a su espacio de trabajo utilizando la parada de autobús del Terminal Centro Comercial Santa Fé, convenientemente ubicada cerca. Además, reciba a los clientes que visitan sin esfuerzo en el Aeropuerto Internacional de la Ciudad de México, situado a poco más de 26 kilómetros de distancia.

Ciudad de México-Calle Arquimedes 15

Calle Arquimedes 15, Ciudad de México, México, 11560

Trabaja a tu manera en un entorno empresarial de primer nivel Encuentra un espacio de trabajo moderno, cómodo y flexible en nuestra sede de Arquímedes 15, ubicada estratégicamente en el corazón del prestigioso distrito de negocios de Polanco. Disfruta de la cercanía a hoteles de lujo, centros comerciales exclusivos y restaurantes gourmet, todo a unos pasos. Llegar es sencillo gracias a la variedad de opciones de transporte disponibles: la estación de metro Auditorio, ciclovías y rutas de autobuses sobre el corredor Reforma, a solo una cuadra del centro.

Ciudad de México - Torre New York Life

Piso 26, Avenida Paseo de la Reforma 342 , Ciudad de México, México, 11560

Disfruta de vistas panorámicas desde un espacio de trabajo moderno y sofisticado Eleva tu experiencia laboral desde el piso 26 de la emblemática Torre New York Life, de 500 pies de altura, en pleno centro de la Ciudad de México. Trabaja con una vista privilegiada del dinámico Paseo de la Reforma. Relájate en el amplio lounge o haz networking en la cafetería del lugar mientras disfrutas de un refrigerio. Al terminar tu jornada, estarás en una de las zonas más animadas de la ciudad, rodeado de una gran variedad de opciones gastronómicas, de entretenimiento y vida nocturna.

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CUDA (Compute Unified Device Architecture)

Descubra nuestros cursos

GPU Programming with OpenACC

 28 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean usar OpenACC para programar dispositivos heterogéneos y explotar su paralelismo. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Configure un entorno de desarrollo OpenACC.
  • Escribir y ejecutar un programa básico de OpenACC.
  • Anote el código con directivas y cláusulas OpenACC.
  • Utilice la API y las bibliotecas de OpenACC.
  • Perfile, depure y optimice los programas OpenACC.
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Introduction to GPU Programming

 21 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de México (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos básicos de la programación GPU y los principales marcos y herramientas para desarrollar aplicaciones GPU.
  • Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
    Comprender la diferencia entre la CPU y la computación GPU y los beneficios y desafíos de la programación GPU.
  • Elija el marco y la herramienta adecuados para su aplicación GPU.
  • Cree un programa básico GPU que realice la suma de vectores utilizando uno o más de los marcos y herramientas.
  • Utilice las API, los lenguajes y las bibliotecas respectivos para consultar la información del dispositivo, asignar y desasignar la memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, iniciar kernels y sincronizar subprocesos.
  • Utilice los espacios de memoria respectivos, como global, local, constante y privado, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
  • Utilice los modelos de ejecución respectivos, como elementos de trabajo, grupos de trabajo, subprocesos, bloques y cuadrículas, para controlar el paralelismo.
  • Depurar y probar GPU programas utilizando herramientas como CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK y NVIDIA Nsight.
  • Optimice GPU los programas mediante técnicas como la fusión, el almacenamiento en caché, la captura previa y la generación de perfiles.
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GPU Programming - OpenCL vs CUDA vs ROCm

 28 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de México (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean usar diferentes marcos para GPU programación y comparar sus características, rendimiento y compatibilidad. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Configure un entorno de desarrollo que incluya OpenCL SDK, CUDA Toolkit, ROCm Platform, un dispositivo que admita OpenCL, CUDA o ROCm y Visual Studio Code.
  • Cree un programa básico GPU que realice la adición de vectores utilizando OpenCL, CUDA y ROCm, y compare la sintaxis, la estructura y la ejecución de cada marco.
  • Utilice las API respectivas para consultar información del dispositivo, asignar y desasignar la memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, iniciar kernels y sincronizar subprocesos.
  • Utilice los lenguajes respectivos para escribir kernels que se ejecuten en el dispositivo y manipulen los datos.
  • Utilice las funciones, variables y bibliotecas integradas respectivas para realizar tareas y operaciones comunes.
  • Utilice los espacios de memoria respectivos, como global, local, constante y privado, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
  • Utilice los modelos de ejecución respectivos para controlar los subprocesos, bloques y cuadrículas que definen el paralelismo.
  • Depura y prueba programas GPU con herramientas como CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK y NVIDIA Nsight.
  • Optimice GPU programas mediante técnicas como la fusión, el almacenamiento en caché, la captura previa y la generación de perfiles.
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ROCm for Windows

 21 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de México (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen instalar y usar ROCm en Windows para programar AMD GPU y explotar su paralelismo. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Configure un entorno de desarrollo que incluya la plataforma ROCm, un código AMD GPU y Visual Studio en Windows.
  • Cree un programa ROCm básico que realice la suma de vectores en GPU y recupere los resultados de la memoria GPU.
  • Utilice la API ROCm para consultar la información del dispositivo, asignar y desasignar la memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, iniciar kernels y sincronizar subprocesos.
  • Utilice el lenguaje HIP para escribir kernels que se ejecuten en el GPU y manipulen los datos.
  • Utilice las funciones, variables y bibliotecas integradas de HIP para realizar tareas y operaciones comunes.
  • Utilice los espacios de memoria ROCm y HIP, como global, compartido, constante y local, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
  • Utilice los modelos de ejecución ROCm y HIP para controlar los subprocesos, los bloques y las cuadrículas que definen el paralelismo.
  • Depure y pruebe programas ROCm y HIP utilizando herramientas como ROCm Debugger y ROCm Profiler.
  • Optimice los programas ROCm y HIP mediante técnicas como la fusión, el almacenamiento en caché, la captura previa y la creación de perfiles.
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AMD GPU Programming

 28 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de México (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen usar ROCm y HIP para programar AMD GPU y explotar su paralelismo. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Configure un entorno de desarrollo que incluya la plataforma ROCm, un código AMD GPU y Visual Studio.
  • Cree un programa ROCm básico que realice la suma de vectores en GPU y recupere los resultados de la memoria GPU.
  • Utilice la API ROCm para consultar la información del dispositivo, asignar y desasignar la memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, iniciar kernels y sincronizar subprocesos.
  • Utilice el lenguaje HIP para escribir kernels que se ejecuten en el GPU y manipulen los datos.
  • Utilice las funciones, variables y bibliotecas integradas de HIP para realizar tareas y operaciones comunes.
  • Utilice los espacios de memoria ROCm y HIP, como global, compartido, constante y local, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
  • Utilice los modelos de ejecución ROCm y HIP para controlar los subprocesos, los bloques y las cuadrículas que definen el paralelismo.
  • Depure y pruebe programas ROCm y HIP utilizando herramientas como ROCm Debugger y ROCm Profiler.
  • Optimice los programas ROCm y HIP mediante técnicas como la fusión, el almacenamiento en caché, la captura previa y la creación de perfiles.
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GPU Programming with CUDA

 28 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean usar CUDA para programar NVIDIA GPU y explotar su paralelismo. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Configure un entorno de desarrollo que incluya CUDA Toolkit, un código NVIDIA GPU y Visual Studio.
  • Cree un programa CUDA básico que realice la adición de vectores en el GPU y recupere los resultados de la memoria GPU.
  • Utilice la API de CUDA para consultar información del dispositivo, asignar y desasignar memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, iniciar kernels y sincronizar subprocesos.
  • Utilice el lenguaje CUDA C/C++ para escribir kernels que se ejecuten en el GPU y manipulen los datos.
  • Utilice las funciones, variables y bibliotecas integradas de CUDA para realizar tareas y operaciones comunes.
  • Utilice los espacios de memoria CUDA, como global, compartido, constante y local, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
  • Utilice el modelo de ejecución de CUDA para controlar los subprocesos, bloques y cuadrículas que definen el paralelismo.
  • Depure y pruebe programas CUDA con herramientas como CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK y NVIDIA Nsight.
  • Optimice los programas CUDA mediante técnicas como la fusión, el almacenamiento en caché, la captura previa y la generación de perfiles.
El 97% de los clientes satisfacen. 
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Administration of CUDA

 35 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de México (en línea o en el sitio) está dirigida a administradores de sistemas de nivel principiante y profesionales de TI que deseen instalar, configurar, administrar y solucionar problemas de entornos CUDA. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender la arquitectura, los componentes y las capacidades de CUDA.
  • Instalar y configurar entornos CUDA.
  • Gestione y optimice los recursos de CUDA.
  • Depurar y solucionar problemas comunes de CUDA.
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GPU Programming with OpenCL

 28 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de México (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen usar OpenCL para programar dispositivos heterogéneos y explotar su paralelismo. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Configure un entorno de desarrollo que incluya OpenCL SDK, un dispositivo que admita OpenCL y Visual Studio código.
  • Cree un programa básico OpenCL que realice la suma de vectores en el dispositivo y recupere los resultados de la memoria del dispositivo.
  • Utilice la API OpenCL para consultar información del dispositivo, crear contextos, colas de comandos, búferes, kernels y eventos.
  • Utilice el lenguaje C OpenCL para escribir kernels que se ejecuten en el dispositivo y manipulen datos.
  • Utilice OpenCL funciones, extensiones y bibliotecas integradas para realizar tareas y operaciones comunes.
  • Utilice OpenCL modelos de memoria de host y dispositivo para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
  • Utilice el modelo de ejecución OpenCL para controlar los elementos de trabajo, los grupos de trabajo y los intervalos ND.
  • Depurar y probar OpenCL programas utilizando herramientas como CodeXL, Intel VTune y NVIDIA Nsight.
  • Optimice OpenCL programas utilizando técnicas como la vectorización, el desenrollado de bucles, la memoria local y la creación de perfiles.
Leer más...

GPU Programming with CUDA and Python

 14 Horas
Esta formación impartida por un instructor en Ciudad de México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que deseen utilizar CUDA para construir aplicaciones Python que se ejecuten en paralelo en tarjetas NVIDIA GPU. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Utilizar el compilador Numba para acelerar aplicaciones Python que se ejecutan en GPUs de NVIDIA.
  • Crear, compilar y lanzar kernels CUDA personalizados.
  • Gestionar la memoria de GPU.
  • Convertir una aplicación basada en CPU en una aplicación acelerada por GPU.
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Programación NVIDIA GPU - Extended

 21 Horas
Este curso de capacitación en vivo dirigido por un instructor en Ciudad de México cubre cómo programar GPU para computación paralela, cómo usar varias plataformas, cómo trabajar con la plataforma CUDA y sus características, y cómo realizar varias técnicas de optimización usando CUDA. Algunas de las aplicaciones incluyen aprendizaje profundo, análisis, procesamiento de imágenes y aplicaciones de ingeniería.
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Última Actualización:

Testimonios (2)

Muy interactivo con varios ejemplos, con una buena progresión en complejidad entre el inicio y el final de la formación.

Jenny - Andheo

Curso - GPU Programming with CUDA and Python

Traducción Automática

Entrenadores, energía y humor.

Tadeusz Kaluba - Nokia Solutions and Networks Sp. z o.o.

Curso - NVIDIA GPU Programming - Extended

Traducción Automática

Próximos cursos

GPU Programming with CUDA

2025-05-19 09:30
28 Horas
Ciudad de México-Torre Magenta
112,500 MXN (En línea)
152,100 MXN (Nuestras oficinas)

ROCm for Windows

2025-06-02 09:30
21 Horas
Ciudad de México - Vasco de Quiroga
85,000 MXN (En línea)
99,100 MXN (Nuestras oficinas)

Programación NVIDIA GPU - Extended

2025-06-16 09:30
21 Horas
Ciudad de México-Calle Arquimedes 15
99,900 MXN (En línea)
153,900 MXN (Nuestras oficinas)

GPU Programming - OpenCL vs CUDA vs ROCm

2025-06-30 09:30
28 Horas
Ciudad de México - Torre New York Life
112,500 MXN (En línea)
169,300 MXN (Nuestras oficinas)

Introduction to GPU Programming

2025-07-14 09:30
21 Horas
Ciudad de Mexico - Mariano Escobedo
85,000 MXN (En línea)
91,000 MXN (Nuestras oficinas)

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Consultoría

GPU Consultoría
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