문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
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코스 개요
Biren GPU 아키텍처 소개
- Biren 개요 및 사용 사례
- 하드웨어 구성: 코어, 메모리, 컴퓨트 클러스터
- NVIDIA 및 AMD GPU와의 비교
Biren 프로그래밍 환경 설정
- Biren SDK 및 런타임 설치
- 도구 체인 및 컴파일러 모델 이해
- 기본 프로젝트 구조 및 빌드 프로세스
Biren 스택을 이용한 GPU 프로그래밍
- 스레드 및 블록 모델
- 메모리 관리 및 데이터 전송
- 커널 개발 및 런치 패턴
CUDA에서 Biren으로의 포트링
- CUDA 코드 변환 기법
- 일반적인 API 매핑 및 적응
- 코드 변환 랩 및 연습
디버깅 및 프로파일링
- Biren 디버거 및 프로파일러 사용
- 병목 현상 식별
- 메모리 접근 패턴 및 최적화
최적화 기법
- 스레드 스케줄링 및 명령어 파이프라이닝
- 루프 언롤링(Loop unrolling) 및 공유 메모리 사용
- 처리량 향상을 위한 고급 커널 튜닝
사례 연구 및 애플리케이션 예시
- Biren 가속기를 활용한 모델 훈련
- 비전 또는 NLP 모델의 포트링 및 프로파일링
- CUDA/NVIDIA 대비 성능 비교
요약 및 다음 단계
요건
- GPU 아키텍처 및 병렬 처리에 대한 이해
- CUDA, OpenCL 또는 유사한 GPU 프로그래밍 환경 활용 경험
- PyTorch 또는 TensorFlow과 같은 딥러닝 프레임워크에 대한 숙지
대상 독자
- HPC 개발자
- AI 인프라 엔지니어
- 성능 최적화 전문가
21 시간
회원 평가 (2)
제공된 다양한 도구의 광범위한 선택
Miruna Buzduga - Aeronamic Eastern Europe
코스 - AI Enablement Training for Engineers
기계 번역됨
단계별 훈련으로 많은 연습이 포함되었습니다. 워크샵처럼 진행되어 매우 만족스럽습니다.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
코스 - Intelligent Applications Fundamentals
기계 번역됨