Eğitim İçeriği

Biren GPU Mimarisi Giriş

  • Biren genel bakış ve kullanım alanları
  • Donanım düzeni: çekirdekler, hafıza, hesaplama kümeleri
  • NVIDIA ve AMD GPU ile karşılaştırma

Biren Programming Ortamını Kurma

  • Biren SDK ve çalışma zamanını yükleme
  • Araç zinciri ve derleyici modelini anlamak
  • Temel proje yapısı ve inşa süreci

GPU Programming Biren Stacks ile

  • Thread ve blok modelleri
  • Bellek yönetimi ve veri aktarımı
  • Kernel geliştirme ve başlatma desenleri

CUDA'dan Biren'e Taşıma

  • CUDA kodu için çevirme teknikleri
  • Ortak API eşlemeleri ve uyarlamaları
  • Kod dönüştürme laboratuvarları ve uygulamaları

Hata Ayıklama ve Profiling

  • Biren'in hata ayıklayıcısını ve profilleyicisini kullanma
  • Engelleri belirleme
  • Bellek erişimi desenleri ve optimizasyonu

Optimizasyon Teknikleri

  • Thread zamanlaması ve yönergelerde kuyumcu modeli kullanımı
  • Döngü açılımı ve paylaşılan bellek kullanımı
  • İletim için ileri düzey kernel ayarları

Durum Çalışması ve Uygulama Örnekleri

  • Biren hızlandırıcılarıyla bir modeli eğitme
  • Bir görübüil veya NLP modelini taşıma ve performans değerlendirmesi
  • CUDA/NVIDIA ile performans karşılaştırmaları

Özeti ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • GPU mimarisine ve paralel işlemeye ilişkin bilgi
  • CUDA, OpenCL, veya benzeri GPU programlama ortamları ile deneyim
  • Derin öğrenme çerçeveleriyle (PyTorch veya TensorFlow) verimlilik

Hedef Kitle

  • HPC geliştiricileri
  • AI altyapı mühendisleri
  • Performans optimize edici uzmanlar
 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (1)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler