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
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Testemunhos de Clientes (2)
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