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Schulungsübersicht
Einführung in die Biren GPU-Architektur
- Überblick über Biren und Use Cases
- Hardware-Layout: Kerne, Speicher, Compute-Cluster
- Vergleich mit NVIDIA- und AMD-GPUs
Einrichtung der Biren-Programmierungsumgebung
- Installation von Biren SDK und Runtime
- Verständnis der Toolchain und des Compiler-Modells
- Grundlegende Projektstruktur und Build-Prozess
GPU-Programmierung mit dem Biren-Stack
- Thread- und Blockmodelle
- Speicherverwaltung und Datentransfers
- Kernel-Entwicklung und Startmuster (Launch Patterns)
Portierung von CUDA zu Biren
- Übersetzungstechniken für CUDA-Code
- Gemeinsame API-Zuordnungen und Anpassungen
- Labore und Übungen zur Code-Konvertierung
Debugging und Profiling
- Verwendung des Biren-Debuggers und Profilers
- Identifizierung von Engpässen (Bottlenecks)
- Speicherzugriffsmuster und Optimierung
Optimierungstechniken
- Thread-Scheduling und Instruktions-Pipelining
- Loop-Unrolling und Nutzung des Shared Memory
- Fortgeschrittenes Kernel-Tuning für Durchsatz
Fallstudie und Anwendungsbeispiele
- Training eines Modells mit Biren-Acceleratoren
- Portierung und Profiling eines Vision- oder NLP-Modells
- Performance-Vergleich mit CUDA/NVIDIA
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von GPU-Architektur und paralleler Verarbeitung
- Erfahrung mit CUDA, OpenCL oder ähnlichen GPU-Programmierungsumgebungen
- Vertrautheit mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow
Zielgruppe
- HPC-Entwickler
- KI-Infrastruktur-Ingenieure
- Spezialisten für Performance-Optimierung
21 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Die umfangreiche Auswahl vorgestellter Tools
Miruna Buzduga - Aeronamic Eastern Europe
Kurs - AI Enablement Training for Engineers
Maschinelle Übersetzung
Schritt für Schritt Training mit vielen Übungen. Es war wie ein Workshop, und ich bin sehr froh darüber.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Kurs - Intelligent Applications Fundamentals
Maschinelle Übersetzung