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Schulungsübersicht
Einführung in die Biren GPU-Architektur
- Überblick über Biren und Anwendungsfälle
- Hardware-Layout: Kerne, Speicher, Compute-Clusters
- Vergleich mit NVIDIA- und AMD-GPUs
Einrichten der Biren-Programmierumgebung
- Installation von Biren SDK und Laufzeitumgebung
- Verständnis des Toolchains- und Compiler-Modells
- Grundlegende Projektstruktur und Build-Prozess
GPU-Programmierung mit dem Biren-Stack
- Thread- und Blockmodelle
- Speicherverwaltung und Datenübertragungen
- Kernel-Entwicklung und Startmuster
Portierung von CUDA nach Biren
- Übersetzungstechniken für CUDA-Code
- Häufige API-Zuordnungen und Anpassungen
- Codekonversionslabore und Praxis
Fehlersuche und Profiling
- Nutzung des Biren-Debuggers und Profilings
- Identifikation von Engpässen
- Speicherzugriffsmuster und Optimierung
Optimierungstechniken
- Thread-Planung und Instruktion-Pipelining
- Entschlung von Schleifen und Nutzung des Shared Memory
- Fortgeschrittene Kernel-Tuning für Durchsatz
Fallstudie und Anwendungsbeispiele
- Training eines Modells mit Biren-Accelerators
- Portierung und Profiling eines Vision- oder NLP-Modells
- Vergleich der Leistung im Verhältnis zu CUDA/NVIDIA
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von GPU-Architektur und Parallelverarbeitung
- Erfahrung mit CUDA, OpenCL oder ähnlichen GPU-Programmumgebungen
- Vertrautheit mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow
Zielgruppe
- HPC-Entwickler
- Ingenieure für KI-Infrastruktur
- Spezialisten für Leistungsoptimierung
21 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Die umfangreiche Auswahl vorgestellter Tools
Miruna Buzduga - Aeronamic Eastern Europe
Kurs - AI Enablement Training for Engineers
Maschinelle Übersetzung
Schritt für Schritt Training mit vielen Übungen. Es war wie ein Workshop, und ich bin sehr froh darüber.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Kurs - Intelligent Applications Fundamentals
Maschinelle Übersetzung