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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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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