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Schulungsübersicht
Einführung in die Biren GPU Architektur
- Biren Überblick und Anwendungsfälle
- Hardware-Layout: Kerne, Speicher, Berechnungskluster
- Vergleich mit NVIDIA und AMD GPU
Einrichten der Biren Programming Umgebung
- Installieren des Biren SDK und Runtime
- Verständnis der Toolkette und Kompilierermodell
- Basisprojektstruktur und -buildprozess
GPU Programming mit dem Biren-Stack
- Thread- und Blockmodelle
- Speicherverwaltung und Datenübertragungen
- Kernentwicklung und Startmuster
Portieren von CUDA zu Biren
- Übersetzungsverfahren für CUDA-Code
- Häufige API-Mapping und -Anpassung
- Laborübungen zur Codekonvertierung und Praxis
Fehlerbehebung und Profiling
- Nutzung des Biren Debugger und Profiler
- Aufspüren von Flaschenhalsstellen
- Zugriffs- und Optimierungsstrukturen für den Speicher
Optimierungstechniken
- Fadenscheduling und Anweisungspipelining
- Schleifenauflösen und Nutzung des gemeinsamen Speichers
- Erweiterte Kernenaufbereitung für Durchsatz
Fallstudien und Anwendungsbeispiele
- Ausbildung eines Modells mit Biren-Acceleratoren
- Portieren und Profiling eines Sehen- oder NLP-Modells
- Vergleichen der Leistungsfähigkeit gegen CUDA/NVIDIA
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Eine Grundkenntnis der GPU Architektur und Parallelausführung
- Erfahrung mit CUDA, OpenCL oder vergleichbaren GPU-Programmierumgebungen
- Bekanntschaft mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow
Zielgruppe
- HPC-Entwickler
- AI-Infrastukturengineer
- Fachkräfte für die Leistungsveredelung
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Schritt für Schritt Training mit vielen Übungen. Es war wie ein Workshop und ich freue mich sehr darüber.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Kurs - Intelligent Applications Fundamentals
Maschinelle Übersetzung