Escribir núcleos AI de alto rendimiento en Mojo

Name: Escribir núcleos AI de alto rendimiento en Mojo
Availability: InStock

Get Started!

Course Details

Language: Mojo

Duration:

Difficulty:

Category: Programming

Certificate: Yes

Requirements

1. Strong understanding of Mojo programming fundamentals. 2. Knowledge of linear algebra, tensors, and AI/ML concepts. 3. Familiarity with concurrency, memory management, and GPU basics.

Content

Introducción a los núcleos AI de alto rendimiento

3 Chapters - 0/3 Completed

¿Cuáles son los kernels de AI? – Definición, propósito y uso de casos en ML.

Importancia de la optimización del rendimiento – Por qué la eficiencia del núcleo impacta el entrenamiento y la inferencia.

Vista general de las capacidades de bajo nivel de Mojo – SIMD, aceleración de GPU y gestión de memoria.

Operaciones de tenor eficientes

3 Chapters - 0/3 Completed

Entender los diseños de memoria Tensor – Row-major vs columna-major, memoria contigua.

Optimización de operaciones básicas de tensor – Operaciones basadas en el elemento, difusión y reducción.

Aprovechamiento Mojo Funciones incorporadas para la velocidad – Utilizando primitivos de tensor optimizados.

SIMD y Computación Vectorizada

3 Chapters - 0/3 Completed

Qué es SIMD y por qué importa – Instrucción individual, concepto de datos múltiples.

Escribir Funciones habilitadas para SIMD en Mojo – Ejemplos prácticos y patrones.

Gains de rendimiento y Benchmarks – Aceleración de medición de la vectorización.

Aceleración de GPU en Mojo

3 Chapters - 0/3 Completed

Introducción a la programación de GPU – Básicos de arquitectura y paralelismo de GPU.

Descargar Operaciones de Tensor a GPU – Sintaxis, transferencias de memoria y núcleos.

Optimización de GPU Carga de trabajo – Minimización de cuellos de memoria y sobrecarga de lanzamiento del núcleo.

Gestión de memoria y recursos

3 Chapters - 0/3 Completed

Comprender los cuellos de memoria – CPU vs memoria GPU, caché y reutilización.

Optimización de memoria manual – Allocators, liberando memoria y evitando fugas.

Profiling and Debugging Performance – Herramientas para analizar la ejecución y el uso de la memoria.

Técnicas avanzadas de kernel

3 Chapters - 0/3 Completed

Escribir núcleos AI de alto rendimiento en Mojo

Course Details

Requirements

Content

Introducción a los núcleos AI de alto rendimiento

¿Cuáles son los kernels de AI? – Definición, propósito y uso de casos en ML.

Importancia de la optimización del rendimiento – Por qué la eficiencia del núcleo impacta el entrenamiento y la inferencia.

Vista general de las capacidades de bajo nivel de Mojo – SIMD, aceleración de GPU y gestión de memoria.

Operaciones de tenor eficientes

Entender los diseños de memoria Tensor – Row-major vs columna-major, memoria contigua.

Optimización de operaciones básicas de tensor – Operaciones basadas en el elemento, difusión y reducción.

Aprovechamiento Mojo Funciones incorporadas para la velocidad – Utilizando primitivos de tensor optimizados.

SIMD y Computación Vectorizada

Qué es SIMD y por qué importa – Instrucción individual, concepto de datos múltiples.

Escribir Funciones habilitadas para SIMD en Mojo – Ejemplos prácticos y patrones.

Gains de rendimiento y Benchmarks – Aceleración de medición de la vectorización.

Aceleración de GPU en Mojo

Introducción a la programación de GPU – Básicos de arquitectura y paralelismo de GPU.

Descargar Operaciones de Tensor a GPU – Sintaxis, transferencias de memoria y núcleos.

Optimización de GPU Carga de trabajo – Minimización de cuellos de memoria y sobrecarga de lanzamiento del núcleo.

Gestión de memoria y recursos

Comprender los cuellos de memoria – CPU vs memoria GPU, caché y reutilización.

Optimización de memoria manual – Allocators, liberando memoria y evitando fugas.

Profiling and Debugging Performance – Herramientas para analizar la ejecución y el uso de la memoria.

Técnicas avanzadas de kernel

Pipelining de desrollamiento e instrucción de bucle – Boosting CPU/GPU efficiency.

Combinando Multi-Threading y SIMD – Enfoques híbridos para la máxima velocidad.

Estudio de caso: Optimización de un kernel de Convolution – Mejoras de rendimiento de extremo a extremo.

Reviews