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Schulungsübersicht
Einführung in die Biren GPU-Architektur
- Überblick über Biren und Anwendungsfälle
- Hardwarelayout: Kerne, Speicher, Rechencluster
- Vergleich mit NVIDIA- und AMD-GPUs
Einrichten der Biren Programmierumgebung
- Installation von Biren SDK und Laufzeitumgebung
- Verständnis des Toolchains- und Compilermodells
- Grundlegende Projektstruktur und Build-Prozess
GPU-Programmierung mit dem Biren Stack
- Thread- und Blockmodelle
- Speicherverwaltung und Datenübertragung
- Kernel-Entwicklung und Startmuster
Portierung von CUDA nach Biren
- Übersetzungstechniken für CUDA-Code
- Häufige API-Zuordnungen und Anpassungen
- Codekonvertierungslabore und praktische Übungen
Fehlersuche und Profiling
- Nutzung des Biren-Debuggers und -Profiling-Tools
- Identifizierung von Engpässen
- Speicherzugriffsmuster und Optimierung
Optimierungstechniken
- Thread-Scheduling und Befehlspipelining
- Loop-Unrolling und Nutzung von Shared Memory
- Fortgeschrittenes Kernel-Tuning für Durchsatz
Fallstudie und Anwendungsbeispiele
- Training eines Modells mit Biren-Beschleunigern
- Portierung und Profiling eines Vision- oder NLP-Modells
- Vergleich der Leistung im Vergleich zu CUDA/NVIDIA
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlagen der GPU-Architektur und paralleler Verarbeitung
- Erfahrung mit CUDA, OpenCL oder ähnlichen GPU-Programmierungsumgebungen
- Vertrautheit mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow
Zielgruppe
- HPC-Entwickler:innen
- KI-Infrastruktur-Ingenieur:innen
- Spezialist:innen für Leistungsanpassung
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