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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a la arquitectura de GPU de Biren
- Resumen de Biren y casos de uso
- Distribución de hardware: núcleos, memoria, clústeres de cómputo
- Comparación con GPUs de NVIDIA y AMD
Configuración del entorno de programación de Biren
- Instalación del SDK y runtime de Biren
- Comprensión de la cadena de herramientas y el modelo de compilador
- Estructura básica de proyecto y proceso de compilación
Programación de GPU con el stack de Biren
- Modelos de hilos y bloques
- Gestión de memoria y transferencias de datos
- Desarrollo de kernels y patrones de lanzamiento
Portado de CUDA a Biren
- Técnicas de traducción para código CUDA
- Mapeos y adaptaciones comunes de APIs
- Laboratorios y práctica de conversión de código
Depuración y perfileo
- Uso del depurador y perfile de Biren
- Identificación de cuellos de botella
- Patrones de acceso a memoria y optimización
Técnicas de optimización
- Programación de hilos y encolado de instrucciones
- Despliegue de bucles y uso de memoria compartida
- Ajuste avanzado de kernels para el rendimiento
Estudio de caso y ejemplos de aplicación
- Entrenamiento de un modelo con aceleradores Biren
- Portado y perfileo de un modelo de visión o NLP
- Comparación de rendimiento frente a CUDA/NVIDIA
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión de la arquitectura de GPU y el procesamiento paralelo
- Experiencia con CUDA, OpenCL o entornos de programación de GPU similares
- Familiaridad con frameworks de aprendizaje profundo como PyTorch o TensorFlow
Público objetivo
- Desarrolladores HPC
- Ingenieros de infraestructura de IA
- Especialistas en optimización de rendimiento
Reseñas (2)
La amplia selección de herramientas presentadas
Miruna Buzduga - Aeronamic Eastern Europe
Curso - AI Enablement Training for Engineers
Traducción Automática
Formación paso a paso con muchos ejercicios. Fue como un taller y estoy muy contento con eso.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Curso - Intelligent Applications Fundamentals
Traducción Automática