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Programa del Curso
Introducción a la Arquitectura Biren GPU
- Visión general de Biren y casos de uso
- Diseño de hardware: núcleos, memoria, clusters de cálculo
- Comparación con NVIDIA y AMD GPUs
Configurando el Entorno Biren Programming
- Instalación del SDK y tiempo de ejecución de Biren
- Entendiendo la cadena de herramientas y modelo compilador
- Estructura básica de proyectos y proceso de construcción
GPU Programming con el Stack de Biren
- Modelos de hilos y bloques
- Gestión de memoria y transferencias de datos
- Desarrollo e iniciación de núcleos
Migrando desde CUDA a Biren
- Técnicas de traducción para el código CUDA
- Mapeos comunes de API y adaptaciones
- Laboratorios y práctica de conversión de código
Depuración y Perfilado
- Usando el depurador y perfilador de Biren
- Identificación de cuellos de botella
- Patrón de acceso a memoria y optimización
Técnicas de Optimización
- Programación de hilos y canalización de instrucciones
- Rolado de bucles y uso de memoria compartida
- Afinamiento avanzado de núcleos para el rendimiento
Caso de Estudio y Ejemplos de Aplicaciones
- Entrenamiento de un modelo con aceleradores Biren
- Migración y perfilado de modelos visuales o NLP
- Comparación del rendimiento frente a CUDA/NVIDIA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprender la arquitectura de GPU y el procesamiento paralelo
- Experiencia con CUDA, OpenCL, o entornos de programación similares de GPU
- Familiaridad con frameworks de aprendizaje profundo como PyTorch o TensorFlow
Publilo
- Desarrolladores HPC
- Ingenieros de infraestructura de IA
- Especialistas en optimización de rendimiento
21 Horas
Testimonios (1)
Entrenamiento paso a paso con muchos ejercicios. Fue como un taller y estoy muy contento por eso.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Curso - Intelligent Applications Fundamentals
Traducción Automática