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
- Överblick över Biren och användningsfall
- Hårdvaruuppsättning: kärnor, minne, beräkningskluster
- Jämförelse med NVIDIA och AMD GPUs
Installation av Biren Programming Miljö
- Installation av Biren SDK och runtime
- Förståelse för verktygskedjan och kompileringsmodellen
- Grundläggande projektstruktur och byggprocess
GPU Programming med Biren Stack
- Tråd- och blockmodeller
- Minnehantering och dataöverföringar
- Utveckling och startmönster för kärna
Överföring från CUDA till Biren
- Översättningsmetoder för CUDA-kod
- Vanliga API-överföringar och anpassningar
- Kodkonverteringslaborationer och övningar
Felsökning och Profilering
- Användning av Biren's felsökningsverktyg och profilerare
- Identifiering av flaskhalsar
- Minne åtkomstmönster och optimering
Optimeringstekniker
- Trådschemaläggning och instruktionspipelining
- Loop-outrolling och delat minnesanvändning
- Avancerad kärnanpassning för genomströmning
Fallstudie och Användningsområden
- Träning av modeller med Biren-acceleratorer
- Överföring och profilering av visions- eller NLP-modeller
- Jämförelse av prestanda mot CUDA/NVIDIA
Sammanfattning och Nästa Steg
Krav
- Förståelse för GPU-arkitektur och parallell bearbetning
- Erfarenhet av CUDA, OpenCL, eller liknande GPU-programmeringsmiljöer
- Kännedom om djupinlärningsramverk som PyTorch eller TensorFlow
Målgrupp
- HPC-utvecklare
- AI-infrastrukturingenjörer
- Prestandoptimeringsspecialister
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