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
Biren GPU architektúrájának bevezetése
- Biren áttekintése és használati esetek
- Hardver elrendezés: magok, memóriák, számítási csoportok
- Összehasonlítás NVIDIA és AMD GPU-kkel
Biren Programming környezet beállítása
- Biren SDK és futási környezet telepítése
- Eszközlánc és fordítómodell megismerése
- Alapvető projektstruktúra és építési folyamat
GPU Programming a Biren stackkel
- Szál- és blokkmodellek
- Memóriakezelés és adatátviteli módok
- Kernelfejlesztés és indítási minták
Átváltás CUDA-ról Birenre
- Fordítási technikák CUDA kódra
- Általános API-mutatók és alkalmazások
- Kódátváltási laborok és gyakorlat
Hibakeresés és Profilozás
- Biren hibakereső és profilozó használata
- Folyamatakadályok azonosítása
- Memóriahozzáférési minták és optimalizálás
Optimálási technikák
- Szálrendezés és utasítássorbarendezés
- Ciklus kiterjesztése és közös memóriahasználat
- Átviteli teljesítményhez való finomhangolás
Esettanulmány és alkalmazási példák
- Modellképzés Biren gyorsítók használatával
- Látás- vagy NLP-modell portolása és profilozása
- Teljesítmény összehasonlítás CUDA/NVIDIA-val
Összegzés és következő lépések
Követelmények
- A GPU architektúra és a párhuzamos feldolgozás alapvető ismerete
- CUDA, OpenCL, vagy hasonló GPU programozási környezetek tapasztalata
- Ismeret olyan mélytanulási keretrendszerekről, mint a PyTorch vagy a TensorFlow
Célközönség
- HPC fejlesztők
- AI infrastruktúra mérnökök
- Teljesítményoptimalizálók
21 Órák
Vélemények (1)
Lépésről-lépésre tanulás sok gyakorlattal. Mint egy munkahelyi workshop volt és nagyon örülök annak.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Kurzus - Intelligent Applications Fundamentals
Gépi fordítás