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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

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (2)

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