Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a Biren GPU Architektúrába
- Biren áttekintés és használati esetek
- Hardver felépítés: magok, memória, számítási klaszterek
- Összehasonlítás NVIDIA és AMD GPU-kkal
A Biren Programozási Környezet Beállítása
- Biren SDK és futtatókörnyezet telepítése
- Az eszközlánc és fordítómodell megértése
- Alapvető projektstruktúra és build folyamat
GPU Programozás a Biren Stackkel
- Szál- és blokk modellek
- Memóriakezelés és adatátvitel
- Kernel fejlesztés és indítási minták
Portolás CUDA-ról Biren-re
- CUDA kódok fordítási technikái
- Gyakori API leképezések és adaptációk
- Kódkonverziós laborok és gyakorlatok
Hibakeresés és Profilkészítés
- A Biren hibakereső és profiler használata
- Szűk keresztmetszetek azonosítása
- Memória hozzáférési minták és optimalizálás
Optimalizációs Technikák
- Szálütemezés és utasítás-folyamok
- Ciklusbontás és megosztott memória használata
- Haladó kernel hangolás az átviteli sebesség érdekében
Esettanulmány és Alkalmazási Példák
- Modell tanítása Biren gyorsítókön
- Látási vagy NLP modell portolása és profilozása
- Teljesítmény összehasonlítás CUDA/NVIDIA-val
Összefoglalás és Következő Lépések
Követelmények
- A GPU architektúra és párhuzamos feldolgozás ismerete
- Tapasztalat CUDA, OpenCL vagy hasonló GPU programozási környezetekkel
- Ismeret a mélytanulási keretrendszerekben, mint a PyTorch vagy a TensorFlow
Célközönség
- HPC fejlesztők
- AI infrastruktúra mérnökök
- Teljesítményoptimalizálási szakemberek
21 Órák
Vélemények (1)
Lépésről lépésre haladó képzés sok gyakorlással. Olyan volt, mint egy műhely, és nagyon örülök ennek.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Kurzus - Intelligent Applications Fundamentals
Gépi fordítás