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Plan du cours
Introduction à l'architecture Biren GPU
- Aperçu de Biren et cas d'utilisation
- Déploiement matériel : cœurs, mémoire, grappes de calcul
- Comparaison avec NVIDIA et AMD GPU
Mise en place de l'environnement Biren Programming
- Installation du SDK Biren et du runtime
- Compréhension de la chaîne d'outils et du modèle compilateur
- Structure de projet de base et processus de construction
GPU Programming avec la pile Biren
- Modèles de thread et de blocs
- Gestion de la mémoire et transferts de données
- Développement et lancement des noyaux
Portage de CUDA vers Biren
- Techniques de traduction pour le code CUDA
- Mappages API courants et adaptations
- Laboratoires de conversion de code et pratique
Débogage et profilage
- Utilisation du débogueur et du profileur Biren
- Identification des goulets d'étranglement
- Modèles d'accès à la mémoire et optimisation
Téchniques d'optimisation
- Planification de thread et pipeline d'instructions
- Déroulage de boucle et utilisation de la mémoire partagée
- Ajustement avancé des noyaux pour le débit
Cas pratique et exemples d'applications
- Formation d'un modèle avec les accélérateurs Biren
- Portage et profilage d'un modèle de vision ou NLP
- Comparaison des performances vs CUDA/NVIDIA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension de l'architecture GPU et du traitement parallèle
- Expérience avec CUDA, OpenCL, ou des environnements de programmation similaires GPU
- Familiarité avec les cadres d'apprentissage profond tels que PyTorch ou TensorFlow
Public cible
- Développeurs HPC
- Ingénieurs de l'infrastructure IA
- Spécialistes de l'optimisation des performances
21 Heures
Nos clients témoignent (1)
Formation étape par étape avec beaucoup d'exercices. C'était comme un atelier et je suis très content de cela.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Formation - Intelligent Applications Fundamentals
Traduction automatique