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課程簡介
Biren GPU架构简介
- Biren概览和使用案例
- 硬件布局:核心、内存、计算集群
- 与NVIDIA和AMD GPU的对比
设置Biren编程环境
- 安装Biren SDK和运行时
- 理解工具链和编译器模型
- 基本项目结构和构建过程
使用Biren技术栈进行GPU编程
- 线程和块模型
- 内存管理和数据传输
- 内核开发和启动模式
从CUDA移植到Biren
- CUDA代码的翻译技术
- 常见API映射和适配
- 代码转换实验和练习
调试和性能分析
- 使用Biren的调试器和性能分析器
- 识别性能瓶颈
- 内存访问模式和优化
优化技术
- 线程调度和指令流水线
- 循环展开和共享内存使用
- 高级内核调优以提升吞吐量
案例研究和应用示例
- 使用Biren加速器训练模型
- 移植并分析视觉或NLP模型
- 与CUDA/NVIDIA的性能对比
总结和后续步骤
最低要求
- 了解GPU架构和并行处理
- 具备CUDA、OpenCL或类似GPU编程环境的经验
- 熟悉PyTorch或TensorFlow等深度学习框架
目标学员
- HPC开发者
- AI基础设施工程师
- 性能优化专家
21 小時
客戶評論 (2)
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