CUDA cores
21.760
Experto · 120 h · 37 lecciones · abierto
De Tech Lead a IA Engineer de percentil top
Banco de pruebas: NVIDIA RTX 5090 32GB (Blackwell) · junio 2026. Post-training, RL para agentes, kernels CUDA/Triton, world models y pretraining desde cero — ejecutado sobre hardware concreto.
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Intensidad cresta~13FLOP/B
BW pico1.792GB/s
VRAM32GB
Filosofía
Maestría medida: cada nivel se cierra contra benchmarks objetivos sobre hardware real. Sabrás exactamente qué dominas — y qué te falta.
Tensor 5ª gen
NVFP4/FP8
VRAM GDDR7
32GB
Ancho de banda
1.792GB/s
Temario · ruta de maestría
Los 6 niveles
N0
en cursoFundamentos Blackwell
La GPU como máquina física: roofline, jerarquía de memoria y tu número de referencia reproducible.
CK · C0abrir →
N1
pendienteServing world-class
Inferencia de alto rendimiento: batching, paged-attention, cuantización y latencia bajo presión.
CK · C1abrir →
N2
pendientePost-training + RLnúcleo
El corazón del programa: SFT, preferencias y RL para agentes que actúan en bucle.
CK · C2a · C2babrir →
N3
pendienteBreadth profunda
Kernels CUDA/Triton, interpretabilidad, difusión y audio + long-context. Anchura con rigor.
CK · C3a–C3dabrir →
N4
pendienteWorld models
Modelos del mundo entrenables: representación, dinámica latente y evaluación honesta.
CK · C4abrir →
N5
pendientePretraining + arquitecturas
Pretraining desde cero: datos, estabilidad, escalado y decisiones de arquitectura defendibles.
CK · C5abrir →
Sistema de progreso · tabla maestra
10 checkpoints
| ID | Checkpoint | Estado |
|---|---|---|
| C0 | Fundamentos Blackwell | Entrar para validar |
| C1 | Serving world-class | Entrar para validar |
| C2a | Post-training basenúcleo | Entrar para validar |
| C2b | RL para agentesnúcleo | Entrar para validar |
| C3a | Kernels CUDA/Triton | Entrar para validar |
| C3b | Interpretabilidad | Entrar para validar |
| C3c | Difusión | Entrar para validar |
| C3d | Audio + long-context | Entrar para validar |
| C4 | World models | Entrar para validar |
| C5 | Pretraining | Entrar para validar |