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Dauer 21 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in die Biren-GPU-Architektur
- Überblick über Biren und Anwendungsfälle
- Hardwareaufbau: Kerne, Speicher, Compute-Cluster
- Vergleich mit GPUs von NVIDIA und AMD
Einrichtung der Biren-Programmierungsumgebung
- Installation von Biren-SDK und Runtime
- Verständnis des Toolchains und des Compiler-Modells
- Grundlegende Projektstruktur und Build-Prozess
GPU-Programmierung mit dem Biren-Stack
- Thread- und Blockmodelle
- Speicherverwaltung und Datentransfers
- Kernel-Entwicklung und Startmuster
Portierung von CUDA zu Biren
- Übersetzungstechniken für CUDA-Code
- Häufige API-Zuordnungen und Anpassungen
- Code-Konversionslabore und Übungen
Fehlersuche und Profiling
- Nutzung von Birens Debugger und Profiler
- Identifizierung von Flaschenhälsen
- Speicherzugriffsmuster und Optimierung
Optimierungstechniken
- Thread-Scheduling und Instruction-Pipelining
- Loop-Unrolling und Nutzung von Shared Memory
- Fortgeschrittene Kernel-Anpassung für die Durchsatzleistung
Fallstudie und Anwendungsbeispiele
- Training eines Modells mit Biren-Acceleratoren
- Portierung und Profiling eines Computer-Vision- oder NLP-Modells
- Vergleich der Leistung gegenüber CUDA/NVIDIA
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis 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-Infrastruktur-Ingenieure
- Spezialisten für Leistungsanpassung
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