Course Outline

비렌 GPU 아키텍처 소개

  • 비렌 개요 및 사용 사례
  • 하드웨어 레이아웃: 코어, 메모리, 계산 클러스터
  • NVIDIA와 AMD GPU과의 비교

비렌 Programming 환경 설정

  • 비렌 SDK 및 런타임 설치
  • 도구체인과 컴파일러 모델 이해
  • 기본 프로젝트 구조 및 빌드 과정

GPU Programming 비렌 스택을 이용한

  • 스레드 및 블록 모델
  • 메모리 관리 및 데이터 전송
  • 커널 개발 및 런치 패턴

CUDA에서 비렌으로 포팅

  • CUDA 코드 변환 기술
  • 일반적인 API 매핑 및 적응
  • 코드 변환 실습 및 연습

디버깅 및 프로파일링

  • 비렌 디버거 및 프로파일러 사용
  • 병목 현상 식별
  • 메모리 접근 패턴 및 최적화

최적화 기술

  • 스레드 스케줄링 및 명령어 파이프라이닝
  • 루프 언롤링 및 공유 메모리 사용
  • 처리량 최적화를 위한 고급 커널 조정

사례 연구 및 응용 예제

  • 비렌 가속기로 모델 학습
  • 비전 또는 NLP 모델 포팅 및 프로파일링
  • CUDA/NVIDIA와의 성능 비교

요약 및 다음 단계

Requirements

  • GPU 아키텍처와 병렬 처리에 대한 이해
  • CUDA, OpenCL 또는 유사한 GPU 프로그래밍 환경 경험
  • PyTorch 또는 TensorFlow과 같은 딥러닝 프레임워크에 대한 familiarity

대상

  • HPC 개발자
  • AI 인프라 엔지니어
  • 성능 최적화 전문가
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

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