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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
회원 평가 (1)
단계별 훈련으로 많은 연습을 할 수 있습니다. 마치 워크숍을 하는 듯한 느낌이었고, 그 점에 대해 매우 만족합니다.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Course - Intelligent Applications Fundamentals
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