Quand les chaînes mondiales GPU d'approvisionnement évoluent, l'innovation répond — et Biren émerge comme la réponse audacieuse de la Chine aux calculs haute performance en intelligence artificielle.
Dans ces cours dirigés par des instructeurs, les participants explorent en pratique l’architecture de Biren : maîtrisant le débit mémoire, optimisant la parallélisme et ajustant les modèles d'apprentissage profond sur des accélérateurs de classe BR100.
La formation est disponible en ligne via un bureau distant interactif remote desktop, ou en formation sur site dans Lyon, avec des exercices inspirés par les charges de travail d'intelligence artificielle à grande échelle.
Les organisations situées dans Lyon peuvent accueillir des sessions sur place dans leurs installations ou participer à des cours en équipe au centre de formation NobleProg dans Lyon.
Cette voie de formation, également appelée Biren GPU, BR100 ou accélérateur d'intelligence artificielle chinois, est essentielle pour les équipes naviguant vers l'indépendance computationnelle future.
NobleProg – Votre Fournisseur Local de Formation
Lyon, Gare Lyon Part-Dieu
NobleProg Lyon, 10 Place Charles Béraudier, Lyon, france, 69000
Situé à 200 mètres de la gare TGV, la Tour Suisse est l'immeuble de bureaux le plus emblématique de ce secteur de Lyon. Le centre d'affaires vous propose un lieu de qualité pour vos formations, séminaires et réunions.
Gares TGV
Gare TGV Part-Dieu à 100 mètres, sortie porte du Rhône
Aéroport
Lyon Saint Exupéry (Satolas) à 30 minutes
Rhône Express depuis l’aéroport Saint Exupéry
Ascend, Biren, and Cambricon are leading AI hardware platforms in China, each offering unique acceleration and profiling tools for production-scale AI workloads.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI infrastructure and performance engineers who wish to optimize model inference and training workflows across multiple Chinese AI chip platforms.
By the end of this training, participants will be able to:
Benchmark models on Ascend, Biren, and Cambricon platforms.
Identify system bottlenecks and memory/compute inefficiencies.
Apply graph-level, kernel-level, and operator-level optimizations.
Tune deployment pipelines to improve throughput and latency.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Hands-on use of profiling and optimization tools on each platform.
Guided exercises focused on practical tuning scenarios.
Course Customization Options
To request a customized training for this course based on your performance environment or model type, please contact us to arrange.
Chinese GPU architectures such as Huawei Ascend, Biren, and Cambricon MLUs offer CUDA alternatives tailored for local AI and HPC markets.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level GPU programmers and infrastructure specialists who wish to migrate and optimize existing CUDA applications for deployment on Chinese hardware platforms.
By the end of this training, participants will be able to:
Evaluate compatibility of existing CUDA workloads with Chinese chip alternatives.
Port CUDA codebases to Huawei CANN, Biren SDK, and Cambricon BANGPy environments.
Compare performance and identify optimization points across platforms.
Address practical challenges in cross-architecture support and deployment.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Hands-on code translation and performance comparison labs.
Guided exercises focused on multi-GPU adaptation strategies.
Course Customization Options
To request a customized training for this course based on your platform or CUDA project, please contact us to arrange.
Les accélérateurs AI Biren sont des GPU de haute performance conçus pour les charges de travail d'IA et HPC, avec un support pour l'apprentissage à grande échelle et l'inférence.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un formateur est destinée aux développeurs intermédiaires à avancés qui souhaitent programmer et optimiser des applications en utilisant la pile GPU propriétaire de Biren, avec des comparaisons pratiques avec les environnements basés sur CUDA.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre l'architecture et la hiérarchie mémoire GPU de Biren.
Configurer l'environnement de développement et utiliser le modèle de programmation de Biren.
Traduire et optimiser du code style CUDA pour les plateformes Biren.
Appliquer des techniques d'ajustement de performances et de débogage.
Format de la formation
Cours interactif et discussion.
Utilisation pratique du SDK Biren dans des charges de travail GPU d'exemple.
Exercices guidés axés sur le portage et l'ajustement de performances.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours en fonction de votre pile d'applications ou de vos besoins d'intégration, veuillez nous contacter pour organiser cela.
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