cOdynn
Courses
Coding ChallengesChallenge Sets
CodynnLabsCodynn Snippets
Compiler
cOdynn
cOdynn
HomeCoursesCompilerResources
Blogs
HomeCoursesChallengesLabs
COURSES
  • c
  • c#
  • c++
  • clojure
  • elixir
  • go
  • haskell
  • javascript
  • kotlin
  • lua
  • python
  • qbasic
  • rust
  • scala
  • zig
CHALLENGES
  • C ++ Challenges
  • Java Challenges
  • JavaScript Challenges
  • Kotlin Challenges
  • Lua Challenges
  • Python Challenges
  • Rust Challenges
  • Swift Challenges
RESOURCES
  • Algorithms
  • Blogs
  • CodynnLabs
  • Data Structures
  • Documentation
  • File Handling
  • Games
  • Interview Questions
  • Popular Repos
  • Questions
  • Quizzes
  • Scripts
  • Videos
COMPANY
  • About Us
  • Careers
  • Codynn Academy
  • Codynn Launch Pad
  • Challenges VS Extension
  • Contact Us
POPULAR COURSES
  • Lua Course for Beginners
  • Introduction to QBasic
  • Rust Programming Course for Beginners
  • R Programming
  • Getting Started with Go
  • Master the Basics of Haskell
  • Intro to C# for Beginners – Game Dev Edition
  • TypeScript: Basics
  • Basics of JavaScript
  • Python From Scratch
POPULAR CHALLENGES
  • 45 Days Basic Programming Challenges
  • Conditional Statements: Mini Challenge
  • Matrix Operations: Mini Challenge
  • Loops: Mini Challenge
  • Basic String Handling: Mini Challenge
  • Searching Algorithm: Mini Challenge
  • Sorting Algorithm: Mini Challenge
  • Conditional Loops: Mini Challenge
  • Higher Order Functions: Mini Challenge
  • Error Handling and Debugging: Mini Challenge
Logo
Codynn

A Product of VOID NEPAL © Codynn 2026

Pisanie wysokiej wydajności AI Kernels w Mojo

Get Started!
0Codynn Coins logo

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

01

Wprowadzenie do wysokiej wydajności AI Kernels

3 Chapters - 0/3 Completed

Czym są AI Kernels? - Definicja, cel i używać przypadków w ML.

Znaczenie optymalizacji wydajności - Dlaczego wydajność jądra wpływa na trening i wnioskowanie.

Przegląd możliwości najniższego poziomu Mojo - SIMD, przyspieszenia GPU i zarządzania pamięcią.

02

Wydajne operacje Tensor

3 Chapters - 0/3 Completed

Zrozumienie układu pamięci Tensor - Row- major vs column-major, sąsiadująca pamięć.

Optymalizacja podstawowych operacji Tensor - Element- swise operacji, nadawania i redukcji.

Leveraging Mojo Built- in Functions for Speed - Korzystanie z zoptymalizowanych prymitywów ścięgna.

03

SIMD i obliczenia wektorowe

3 Chapters - 0/3 Completed

Co to jest SIMD i dlaczego ma znaczenie - Pojedyncza instrukcja, koncepcja wielu danych.

Pisanie funkcji SIMD- Enabled w Mojo - Praktyczne przykłady i wzory.

Performance Gains and Benchmarks - Pomiar prędkości z wektoryzacji.

04

Przyspieszenie GPU w Mojo

3 Chapters - 0/3 Completed

Wprowadzenie do programowania GPU - Podstawy architektury GPU i równoległości.

Offloading Tensor Operations to GPU - Składnia, transfery pamięci i jądra.

Optymalizacja GPU Workloads - Ograniczanie wąskich gardeł pamięci i uruchomienie jądra.

05

Zarządzanie pamięcią i zasobami

3 Chapters - 0/3 Completed

Zrozumienie Butelki pamięci - CPU vs pamięć GPU, buforowanie i ponowne użycie.

Ręczna optymalizacja pamięci - alokatory, uwalnianie pamięci i unikanie przecieków.

Profilowanie i debugowanie wydajności - narzędzia do analizy wykonania i wykorzystania pamięci.

06

Zaawansowane techniki jąder

3 Chapters - 0/3 Completed

Loop Unrolling and Instruction Pipelining - Zwiększenie wydajności procesora / GPU.

Połączenie wielowątkowych i SIMD - podejście hybrydowe dla maksymalnej prędkości.

Studium przypadku: Optymalizacja jądra spustowego - Poprawa wydajności na koniec.

Reviews

No reviews yet