Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в архитектурата на Biren GPU
- Обзор на Biren и приложения
- Хардуерна структура: ядра, памет, изчислителни кластери
- Сравнение с NVIDIA и AMD GPUs
Настройка на средата на Biren Programming
- Инсталиране на Biren SDK и изпълнителна среда
- Разбиране на инструменталния комплекс и модела на компилатора
- Основна структура на проекта и процес на построяване
GPU Programming с Biren стека
- Модели на нишки и блокове
- Управление на паметта и пренос на данни
- Разработка на ядра и шаблони за запуск
Превключване от CUDA към Biren
- Техники за превод на CUDA код
- Обикновени API карти и адаптации
- Лаборатории за преобразуване на код и практика
Отстраняване на грешки и профилиране
- Използване на отстранителът на грешки и профилиращия инструмент на Biren
- Идентифициране на узки места
- Модели за достъп до паметта и оптимизация
Техники за оптимизация
- Разписване на нишки и инструкционна конвейеризация
- Развиване на цикъл и използване на обща памет
- Надграждане на ядра за проходност
Примерен случай и примери за приложение
- Обучение на модел с акселератори на Biren
- Превключване и профилиране на модел за зрение или обработка на естествен език
- Сравнение на производителността с CUDA/NVIDIA
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на архитектура и паралелно обработване
- Опит с CUDA, OpenCL, или подобни GPU среди за програмиране
- Запознатост с рамочници за дълбоко обучение, като PyTorch или TensorFlow
Целева аудитория
- Разработчици на HPC
- Инженери на AI инфраструктура
- Специалисти по оптимизация на производителност
21 часа
Отзиви от потребители (1)
Стъпка по стъпка обучение с много упражнения. Бяха като работилница и съм много доволен от това.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Курс - Intelligent Applications Fundamentals
Машинен превод