感謝您提交詢問!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
感謝您提交預訂!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
課程簡介
Biren GPU架構簡介
- Biren概述與應用案例。
- 硬體配置:核心、記憶體、運算叢集。
- 與NVIDIA及AMD GPU的比較。
設定Biren編程環境
- 安裝Biren SDK與運行時元件。
- 了解工具鏈與編譯器模型。
- 基本專案結構與建置流程。
使用Biren堆疊進行GPU編程
- 線程與區塊模型。
- 記憶體管理與資料傳輸。
- 核心開發與啟動模式。
從CUDA移植至Biren
- CUDA程式碼的轉譯技巧。
- 常見API對應與適應。
- 程式碼轉換實驗室與實務練習。
除錯與效能分析
- 使用Biren除錯器與效能分析工具。
- 識別效能瓶頸。
- 記憶體存取模式與優化。
優化技術
- 線程排程與指令流水線。
- 迴圈展開與共用記憶體應用。
- 針對吞吐量進行的核心調優。
案例研究與應用範例
- 使用Biren加速器訓練模型。
- 移植並分析視覺或NLP模型。
- 與CUDA/NVIDIA的效能比較。
總結與後續步驟
最低要求
- 具備GPU架構與平行處理知識。
- 熟悉CUDA、OpenCL或類似GPU編程環境的經驗。
- 熟悉PyTorch或TensorFlow等深度學習框架。
受眾
- HPC開發人員。
- AI基礎設施工程師。
- 效能優化專家。
21 小時
客戶評論 (2)
所提供的廣泛工具選擇
Miruna Buzduga - Aeronamic Eastern Europe
課程 - AI Enablement Training for Engineers
機器翻譯
逐步進行的培訓,包含大量練習。這就像一場研討會,我對此感到非常高興。
Ireneusz - Inter Cars S.A.
課程 - Intelligent Applications Fundamentals
機器翻譯