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
 21 Horas

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