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Programa do Curso

Introdução à Arquitetura da GPU Biren

  • Visão geral da Biren e casos de uso
  • Estrutura de hardware: núcleos, memória e clusters de computação
  • Comparação com GPUs NVIDIA e AMD

Configurando o Ambiente de Programação da Biren

  • Instalação do SDK e runtime da Biren
  • Compreendendo a toolchain e o modelo de compilador
  • Estrutura básica de projeto e processo de build

Programação de GPU com o Stack da Biren

  • Modelos de thread e bloco
  • Gerenciamento de memória e transferências de dados
  • Desenvolvimento de kernels e padrões de lançamento

Portabilidade de CUDA para Biren

  • Técnicas de tradução para código CUDA
  • Mapeamentos e adaptações comuns de API
  • Laboratórios de conversão de código e prática

Depuração e Perfilamento

  • Uso do depurador e perfiler da Biren
  • Identificação de gargalos
  • Padrões de acesso à memória e otimização

Técnicas de Otimização

  • Agendamento de threads e pipeline de instruções
  • Desdobramento de loops (loop unrolling) e uso de memória compartilhada
  • Ajuste avançado de kernels para taxa de transferência

Estudo de Caso e Exemplos de Aplicação

  • Treinamento de um modelo com aceleradores Biren
  • Portabilidade e perfilamento de um modelo de visão ou NLP
  • Comparação de desempenho vs CUDA/NVIDIA

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão da arquitetura de GPU e processamento paralelo
  • Experiência com CUDA, OpenCL ou ambientes de programação de GPU semelhantes
  • Familiaridade com frameworks de aprendizado profundo, como PyTorch ou TensorFlow

Público Alvo

  • Desenvolvedores HPC
  • Engenheiros de infraestrutura de IA
  • Especialistas em otimização de desempenho
 21 Horas

Treinamento Corporativo Personalizado

Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.

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Investimento

Preço por grupo privado, treinamento online ao vivo, a partir de 3900 € + VAT*

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