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Schulungsübersicht
Einführung in die Biren GPU-Architektur
- Überblick über Biren und Anwendungsfälle
- Hardware-Layout: Kerne, Speicher, Compute-Cluster
- Vergleich mit NVIDIA- und AMD-GPUs
Einrichtung der Biren Programmierumgebung
- Installation des Biren SDK und der Laufzeitumgebung
- Verständnis der Toolchain und des Compiler-Modells
- Grundlegende Projektstruktur und Build-Prozess
GPU-Programmierung mit dem Biren Stack
- Thread- und Blockmodelle
- Speichermanagement und Datentransfers
- Kernel-Entwicklung und Startmuster
Portierung von CUDA zu Biren
- Techniken zur Übertragung von CUDA-Code
- Gängige API-Mappings und Anpassungen
- Labore und Übungen zur Codekonvertierung
Fehlersuche und Profiling
- Nutzung des Biren-Debuggers und Profilers
- Identifikation von Engpässen
- Speicherzugriffs muster und Optimierung
Optimierungstechniken
- Thread-Scheduling und Instruction Pipelining
- Loop Unrolling und Nutzung des Shared Memory
- Fortgeschrittenes Kernel-Tuning für den Durchsatz
Fallstudie und Anwendungsbeispiele
- Training eines Modells mit Biren-Beschleunigern
- Portierung und Profiling eines Vision- oder NLP-Modells
- Leistungsvergleich mit CUDA/NVIDIA
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende Kenntnisse der GPU-Architektur und parallelen Verarbeitung
- Erfahrung mit CUDA, OpenCL oder ähnlichen GPU-Programmierungsumgebungen
- Vertrautheit mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow
Zielgruppe
- HPC-Entwickler
- KI-Infrastrukturingenieure
- 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