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Programa do Curso
Introdução à Arquitetura de GPU da Biren
- Visão geral da Biren e casos de uso
- Layout de hardware: núcleos, memória e clusters de computação
- Comparação com GPUs da NVIDIA e AMD
Configurando o Ambiente de Programação Biren
- Instalação do SDK Biren e runtime
- Entendendo a cadeia de ferramentas e o modelo do compilador
- Estrutura básica do projeto e processo de build
Programação de GPU com o Stack Biren
- Modelos de thread e bloco
- Gerenciamento de memória e transferências de dados
- Desenvolvimento de kernels e padrões de execução
Portabilidade de CUDA para Biren
- Técnicas de tradução para código CUDA
- Mapeamentos e adaptações comuns de APIs
- Laboratórios de conversão de código e prática
Depuração e Perfilamento
- Utilizando o depurador e perfilador da Biren
- Identificação de gargalos
- Padrões de acesso à memória e otimização
Técnicas de Otimização
- Agendamento de threads e pipeline de instruções
- Unrolling de loops e uso de memória compartilhada
- Ajuste avançado de kernels para throughput
Estudo de Caso e Exemplos de Aplicação
- Treinando um modelo com aceleradores Biren
- Portabilidade e perfilamento de modelos de visão ou NLP
- Comparação de desempenho vs CUDA/NVIDIA
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão da arquitetura de GPU e processamento paralelo
- Experiência com CUDA, OpenCL ou ambientes de programação de GPU semelhantes
- Familiaridade com frameworks de aprendizado profundo, como PyTorch ou TensorFlow
Público-Alvo
- Desenvolvedores HPC
- Engenheiros de infraestrutura de IA
- Especialistas em otimização de desempenho
21 Horas
Testemunhos de Clientes (2)
A extensa seleção de ferramentas apresentadas
Miruna Buzduga - Aeronamic Eastern Europe
Curso - AI Enablement Training for Engineers
Máquina Traduzida
Treinamento passo a passo com muitos exercícios. Foi como um workshop e estou muito feliz com isso.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Curso - Intelligent Applications Fundamentals
Máquina Traduzida