Optimización del rendimiento de GPU, CUDA y PyTorch

Description

Este encuentro en línea mensual reúne a desarrolladores e ingenieros de IA enfocados en exprimir el máximo rendimiento de las cargas de trabajo de aprendizaje profundo aceleradas por GPU. Conducido por Chris Fregly y Antje Barth, la sesión se sumerge profundamente en las técnicas de optimización práctica necesarias para hacer que los modelos de PyTorch funcionen más rápido y eficientemente en hardware de GPU. El encuentro de septiembre de 2026 presenta dos charlas técnicas enfocadas específicamente en optimizaciones de rendimiento de GPU, PyTorch y CUDA. Ya sea que estés entrenando grandes modelos de lenguaje, ejecutando inferencias a gran escala, o simplemente tratando de reducir tus facturas de GPU en la nube, comprender estas técnicas de optimización de bajo nivel es esencial para sistemas de IA en producción. El encuentro cubre toda la pila: desde la optimización de núcleos CUDA hasta patrones de rendimiento específicos de PyTorch que pueden mejorar drásticamente el rendimiento y reducir la latencia. Esto es parte de una serie mensual recurrente que se reúne cada tercer lunes, creando una comunidad de aprendizaje consistente para ingenieros de IA enfocados en el rendimiento en [Madrid](https://www.createwith.com/cities/madrid) y más allá. El formato en línea significa que puedes unirte desde cualquier lugar con conexión a internet, haciéndolo accesible para una audiencia global de ingenieros de rendimiento. Chris Fregly es el autor de un libro de O'Reilly sobre [Ingeniería de Rendimiento de Sistemas de IA](https://www.amazon.com/Systems-Performance-Engineering-Optimizing-Algorithms/dp/B0F47689K8/), aportando una profunda experiencia en la optimización de algoritmos de IA e infraestructura. El encuentro se conecta con recursos más amplios, incluyendo un [repositorio de GitHub](http://github.com/cfregly/ai-performance-engineering/) con ejemplos de código, un [canal de YouTube](https://www.youtube.com/@AIPerformanceEngineering) con sesiones grabadas, y un [curso gratuito de IA Generativa en DeepLearning.ai](https://bit.ly/gllm). Ideal para ingenieros de aprendizaje automático, profesionales de DevOps que trabajan con infraestructura de IA, y cualquier persona que ejecute cargas de trabajo de PyTorch que quiera entender los cuellos de botella de rendimiento a nivel de GPU. La experiencia previa con PyTorch y una comprensión básica de los conceptos de computación en GPU te ayudarán a aprovechar al máximo las discusiones técnicas. El formato del encuentro incluye introducciones, actualizaciones de la comunidad y dos charlas técnicas enfocadas con tiempo para preguntas y respuestas. Únete a través de Zoom para aprender de profesionales que están resolviendo desafíos de rendimiento del mundo real en sistemas de IA en producción. [Regístrate para este evento](https://www.meetup.com/ai-performance-engineering-meetup-madrid/events/ckvnttyjcmbcc/?eventOrigin=group_upcomin)