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Struttura del corso
Introduzione all'architettura GPU di Biren
- Panoramica su Biren e casi d'uso
- Layout hardware: core, memoria, cluster di calcolo
- Confronto con le GPU NVIDIA e AMD
Configurazione dell'ambiente di programmazione Biren
- Installazione del Biren SDK e del runtime
- Comprensione della toolchain e del modello del compilatore
- Struttura di base del progetto e processo di build
Programmazione GPU con lo stack Biren
- Modelli di thread e blocchi
- Gestione della memoria e trasferimenti di dati
- Sviluppo di kernel e modelli di lancio
Portabilità da CUDA a Biren
- Tecniche di traduzione per il codice CUDA
- Mappature e adattamenti API comuni
- Laboratori di conversione del codice e pratica
Debug e profilazione
- Utilizzo del debugger e del profiler di Biren
- Identificazione dei colli di bottiglia
- Modelli di accesso alla memoria e ottimizzazione
Tecniche di ottimizzazione
- Pianificazione dei thread e pipeline delle istruzioni
- Srotolamento dei cicli e utilizzo della memoria condivisa
- Tuning avanzato dei kernel per il throughput
Studio di caso ed esempi di applicazione
- Addestramento di un modello con gli acceleratori Biren
- Portabilità e profilazione di un modello di visione o NLP
- Confronto delle prestazioni con CUDA/NVIDIA
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza dell'architettura GPU e dell'elaborazione parallela.
- Esperienza con CUDA, OpenCL o ambienti di programmazione GPU simili.
- Familiarità con framework di deep learning come PyTorch o TensorFlow.
Pubblico di riferimento
- Sviluppatori HPC.
- Ingegneri di infrastruttura AI.
- Specialisti nell'ottimizzazione delle prestazioni.
21 ore
Recensioni (2)
L'ampia selezione di strumenti presentati
Miruna Buzduga - Aeronamic Eastern Europe
Corso - AI Enablement Training for Engineers
Traduzione automatica
Formazione passo dopo passo con molti esercizi. È stata come un workshop e ne sono molto contento.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Corso - Intelligent Applications Fundamentals
Traduzione automatica