Programa del Curso

Introducción a la Arquitectura Biren GPU

  • Visión general de Biren y casos de uso
  • Diseño de hardware: núcleos, memoria, clusters de cálculo
  • Comparación con NVIDIA y AMD GPUs

Configurando el Entorno Biren Programming

  • Instalación del SDK y tiempo de ejecución de Biren
  • Entendiendo la cadena de herramientas y modelo compilador
  • Estructura básica de proyectos y proceso de construcción

GPU Programming con el Stack de Biren

  • Modelos de hilos y bloques
  • Gestión de memoria y transferencias de datos
  • Desarrollo e iniciación de núcleos

Migrando desde CUDA a Biren

  • Técnicas de traducción para el código CUDA
  • Mapeos comunes de API y adaptaciones
  • Laboratorios y práctica de conversión de código

Depuración y Perfilado

  • Usando el depurador y perfilador de Biren
  • Identificación de cuellos de botella
  • Patrón de acceso a memoria y optimización

Técnicas de Optimización

  • Programación de hilos y canalización de instrucciones
  • Rolado de bucles y uso de memoria compartida
  • Afinamiento avanzado de núcleos para el rendimiento

Caso de Estudio y Ejemplos de Aplicaciones

  • Entrenamiento de un modelo con aceleradores Biren
  • Migración y perfilado de modelos visuales o NLP
  • Comparación del rendimiento frente a CUDA/NVIDIA

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprender la arquitectura de GPU y el procesamiento paralelo
  • Experiencia con CUDA, OpenCL, o entornos de programación similares de GPU
  • Familiaridad con frameworks de aprendizaje profundo como PyTorch o TensorFlow

Publilo

  • Desarrolladores HPC
  • Ingenieros de infraestructura de IA
  • Especialistas en optimización de rendimiento
 21 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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