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Programa do Curso
Introdução à Arquitetura de GPU Biren
- Visão geral e casos de uso da Biren
- Layout do hardware: núcleos, memória e clusters de computação
- Comparação com GPUs NVIDIA e AMD
Configurando o Ambiente de Programação Biren
- Instalando o SDK da Biren e o runtime
- Compreendendo a cadeia de ferramentas e o modelo de compilador
- Estrutura básica do projeto e processo de compilação
Programação de GPU com a Pilha Biren
- Modelos de threads e blocos
- Gerenciamento de memória e transferências de dados
- Desenvolvimento de kernels e padrões de inicialização
Portando do CUDA para Biren
- Técnicas de tradução de código CUDA
- Mapeamentos e adaptações comuns de API
- Laboratórios e prática de conversão de código
Depuração e Perfilamento
- Usando o depurador e perfilador da Biren
- Identificando gargalos
- Padrões de acesso à memória e otimização
Técnicas de Otimização
- Escalonamento de threads e pipeline de instruções
- Desdobraço de laços e uso de memória compartilhada
- Ajuste avançado de kernels para throughput
Estudo de Caso e Exemplos de Aplicação
- Treinando um modelo com aceleradores Biren
- Portando e perfilando um modelo de visão computacional ou PLN
- Comparando desempenho versus 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 de 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