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Schulungsübersicht
Einführung in die Biren GPU Architektur
- Übersicht und Anwendungsfälle von Biren
- Hardwareaufbau: Kerne, Speicher, Rechencluster
- Vergleich mit NVIDIA und AMD GPUs
Einrichtung der Biren Programming Umgebung
- Installation von Biren SDK und Runtime
- Verständnis des Toolchains und Compilermodells
- Grundlegende Projektstruktur und Buildprozess
GPU Programming mit der Biren Stack
- Thread- und Blockmodelle
- Speicherverwaltung und Datenübertragungen
- Kernelentwicklung und Ausführungsabläufe
Portierung von CUDA zu Biren
- Übersetzungstechniken für CUDA-Code
- Gemeinsame API-Mapping und Anpassungen
- Codekonvertierungsworkshops und Praxisübungen
Debugging und Profiling
- Verwendung des Biren-Debuggers und -Profiler
- Identifizierung von Flaschenhalsstellen
- Speicherezessmuster und Optimierung
Optimierungsstrategien
- Threadscheduling und Anweisungspipelining
- Loop Unrolling und Nutzung von Shared Memory
- Fortgeschrittene Kernel-Tuning für Durchsatz
Fallstudie und Anwendungsbeispiele
- Trainieren eines Modells mit Biren-Acceleratoren
- Portierung und Profiling eines Sehbild- oder NLP-Modells
- Vergleich der Leistungsfähigkeit gegenüber CUDA/NVIDIA
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Ein Verständnis der GPU Architektur und Parallelverarbeitung
- Erfahrung mit CUDA, OpenCL oder ähnlichen GPU Programmierumgebungen
- Kenntnisse in Tiefenlernen- Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow
Zielgruppe
- HPC-Entwickler
- AI-Infrastruktur-Ingenieure
- Spezialisten für die Leistungsoptimierung
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