Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Introduktion till Biren GPU Arkitektur
- Översikt över Biren och användningsfall
- Hårdvarulayout: kärnor, minne, beräkningskluster
- Jämförelse med NVIDIA och AMD GPUs
Installering av Biren Programming Miljö
- Installation av Biren SDK och runtime
- Förståelse för verktygskedjan och kompilatormodell
- Grundläggande projektstruktur och byggprocess
GPU Programming med Biren Stack
- Tråd- och blockmodeller
- Minnehantering och datatransfer
- Utveckling av kärnor och startmönster
Portering från CUDA till Biren
- Översättningstekniker för CUDA-kod
- Vanliga API-mappningar och anpassningar
- Kodkonverteringslaborationer och övningar
Felsökning och Profilering
- Användning av Biren’s debugger och profilerare
- Identifiering av flaskhalsar
- Minneåtkomstmönster och optimering
Optimeringstekniker
- Trådschemaläggning och instruktionspipelining
- Loop-avlindning och delat minnesanvändning
- Avancerad kärnutjustering för genomströmning
Fallstudie och Exempel på Applikationer
- Träning av modell med Biren-acceleratorer
- Portering och profilering av syn- eller NLP-modell
- Jämförelse av prestanda mot CUDA/NVIDIA
Sammanfattning och Nästa Steg
Krav
- Förståelse för GPU arkitektur och parallellbearbetning
- Erfarenhet av CUDA, OpenCL, eller liknande GPU programmeringsmiljöer
- Kännedom om djupinlärningsramverk såsom PyTorch eller TensorFlow
Målgrupp
- HPC-utvecklare
- AI-infrastrukturingenjörer
- Specialister inom prestandoptimering
21 timmar
Vittnesmål (1)
Steg för steg utbildning med många övningar. Det var som en workshop och jag är mycket glad över det.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Kurs - Intelligent Applications Fundamentals
Machine Translated