Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Durata 21 ore
Schița de curs
Introducere în arhitectura GPU Biren
- Prezentare generală Biren și cazuri de utilizare
- Structura hardware: nuclee, memorie, clustere de calcul
- Comparație cu GPU-urile NVIDIA și AMD
Configurarea mediului de programare Biren
- Instalarea SDK-ului și a runtime-ului Biren
- Înțelegerea toolchain-ului și a modelului de compilator
- Structura de bază a proiectului și procesul de build
Programare GPU cu stack-ul Biren
- Modele de thread-uri și blocuri
- Gestionarea memoriei și transferurile de date
- Dezvoltarea kernel-urilor și modele de lansare
Portarea de la CUDA la Biren
- Tehnici de traducere a codului CUDA
- Mapări și adaptări comune ale API-urilor
- Laboratoare de conversie a codului și practică
Depanare și profilare
- Utilizarea debugger-ului și profiler-ului Biren
- Identificarea blocajelor
- Modele de acces la memorie și optimizare
Tehnici de optimizare
- Planificarea thread-urilor și pipelining-ul instrucțiunilor
- Derularea buclelor și utilizarea memoriei partajate
- Tuning avansat al kernel-urilor pentru debit maxim
Studiu de caz și exemple de aplicații
- Antrenarea unui model cu acceleratoare Biren
- Portarea și profilarea unui model de viziune sau NLP
- Compararea performanței cu CUDA/NVIDIA
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Înțelegerea arhitecturii GPU și a procesării paralele
- Experiență cu CUDA, OpenCL sau medii similare de programare GPU
- Familiaritate cu framework-uri de deep learning precum PyTorch sau TensorFlow
Public țintă
- Dezvoltatori HPC
- Ingineri de infrastructură AI
- Specialiști în optimizarea performanței
Mărturii (1)
Stilul deschis si cald al trainerului, limbajul accesibil.