Temario del curso
Introducción a la Arquitectura Biren GPU
- Resumen de Biren y casos de uso
- Diseño de hardware: núcleos, memoria, clusters de cálculo
- Comparación con NVIDIA y AMD GPU
Configuración del Entorno Biren Programming
- Instalación del SDK y el entorno de ejecución de Biren
- Comprensión de la cadena de herramientas y modelo de compilador
- Estructura básica de proyectos y proceso de construcción
GPU Programming con la Pila Biren
- Modelos de hilos y bloques
- Administración de memoria y transferencias de datos
- Desarrollo e inicio de núcleos
Porteo desde CUDA a Biren
- Técnicas de traducción para el código CUDA
- Mapeo y adaptación comunes de API
- Laboratorios y práctica de conversión de código
Depuración y Perfilar
- Uso del depurador y perfilador de Biren
- Identificación de cuellos de botella
- Patrones de acceso a memoria y optimización
Técnicas de Optimización
- Programación de hilos y pipelining de instrucciones
- Desenrollado de bucles y uso de memoria compartida
- Afinamiento avanzado de núcleos para la capacidad de procesamiento
Estudio de Caso y Ejemplos de Aplicación
- Entrenamiento de un modelo con aceleradores Biren
- Porteo y perfilado de un modelo de visión o NLP
- Comparación de rendimiento vs CUDA/NVIDIA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de la arquitectura GPU y procesamiento paralelo
- Experiencia con CUDA, OpenCL, o entornos de programación similares a GPU
- Familiaridad con marcos de aprendizaje profundo como PyTorch o TensorFlow
audiencia
- Desarrolladores HPC
- Ingenieros de infraestructura de IA
- Especialistas en optimización de rendimiento
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Testimonios (2)
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