Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về kiến trúc GPU Biren
- Tổng quan và các trường hợp sử dụng của Biren
- Bố cục phần cứng: lõi, bộ nhớ, cụm tính toán
- So sánh với GPU NVIDIA và AMD
Thiết lập môi trường lập trình Biren
- Cài đặt SDK và runtime của Biren
- Hiểu về toolchain và mô hình biên dịch
- Cấu trúc dự án cơ bản và quy trình build
Lập trình GPU với bộ công cụ Biren
- Mô hình luồng và khối
- Quản lý bộ nhớ và chuyển dữ liệu
- Phát triển và mô hình khởi chạy kernel
Chuyển đổi từ CUDA sang Biren
- Kỹ thuật chuyển đổi mã CUDA
- Các bản đồ API phổ biến và thích ứng
- Thực hành chuyển đổi và luyện tập mã
Gỡ lỗi và phân tích hiệu suất
- Sử dụng trình gỡ lỗi và phân tích của Biren
- Xác định điểm nghẽn
- Mô hình truy cập bộ nhớ và tối ưu hóa
Kỹ thuật tối ưu hóa
- Lập lịch luồng và ống dẫn lệnh
- Mở rộng vòng lặp và sử dụng bộ nhớ chia sẻ
- Điều chỉnh kernel nâng cao cho thông lượng
Trường hợp nghiên cứu và ví dụ ứng dụng
- Đào tạo mô hình với Biren accelerators
- Chuyển đổi và phân tích hiệu suất một mô hình thị giác hoặc NLP
- So sánh hiệu suất so với CUDA/NVIDIA
Tóm tắt và bước tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu kiến trúc GPU và xử lý song song
- Kinh nghiệm với CUDA, OpenCL hoặc các môi trường lập trình GPU tương tự
- Thuộc lòng các framework học sâu như PyTorch hoặc TensorFlow
Đối tượng
- Nhà phát triển HPC
- Kỹ sư hạ tầng AI
- Chuyên gia tối ưu hóa hiệu suất
21 Giờ học
Đánh giá (1)
Huấn luyện từng bước với nhiều bài tập. Nó giống như một buổi workshop và tôi rất vui về điều đó.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Khóa học - Intelligent Applications Fundamentals
Dịch thuật bằng máy