Scrivere Kernel AI ad alta efficienza a Mojo
I Kernel AI ad alta efficienza di Mojo si concentrano sulla progettazione e l'implementazione di funzioni di basso livello ottimizzate per i carichi di lavoro AI, sfruttando SIMD, accelerazione GPU e efficienti operazioni di tensore. Insegna agli sviluppatori come massimizzare l'efficienza computazionale per la formazione e l'inferenza. Gli studenti acquisiranno competenze nell'ottimizzazione a livello di sistema e nella messa a punto delle prestazioni per le tubazioni di apprendimento delle macchine su larga scala. undefined
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Course Details
Language
MojoDuration
4–6 weeksDifficulty:
hardCategory
Programming
Certificate
YesRequirements
- 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.
01Introduzione ai Kernel AI ad alta efficienza
3 Chapters - 0/3 Completed
01
Introduzione ai Kernel AI ad alta efficienza
3 Chapters - 0/3 Completed
Quali sono i Kernel AI? – Definizione, scopo e casi di utilizzo in ML.
Importanza dell'ottimizzazione delle prestazioni – Perché l'efficienza del kernel influisce sulla formazione e l'inferenza.
Panoramica delle capacità di Mojo – SIMD, accelerazione GPU e gestione della memoria.
02Efficient Tensor Operations
3 Chapters - 0/3 Completed
02
Efficient Tensor Operations
3 Chapters - 0/3 Completed
Comprendere Tensor Memory Layouts – Row-major vs colonna-major, memoria contigua.
Ottimizzazione delle operazioni di base del tensore – operazioni di base, trasmissione e riduzione.
Sfruttando le funzioni integrate Mojo per la velocità – utilizzando primitivi tensori ottimizzati.
03Computazione SIMD e Vectorized
3 Chapters - 0/3 Completed
03
Computazione SIMD e Vectorized
3 Chapters - 0/3 Completed
Che cosa è SIMD e perché Matters – istruzione singola, concetto di dati multipli.
Scrivere funzioni SIMD-Enabled in Mojo – Esempi pratici e modelli.
Performance Gains e Benchmarks – Misurare velocità dalla vettorizzazione.
04GPU Accelerazione a Mojo
3 Chapters - 0/3 Completed
04
GPU Accelerazione a Mojo
3 Chapters - 0/3 Completed
Introduzione alla programmazione GPU – Fondamenti dell'architettura GPU e del parallelismo.
Offloading Tensor Operations to GPU – Syntax, trasferimenti di memoria e kernel.
Ottimizzazione della GPU Carico di lavoro – Minimizzare i colli di memoria e il kernel lanciare overhead.
05Gestione della memoria e delle risorse
3 Chapters - 0/3 Completed
05
Gestione della memoria e delle risorse
3 Chapters - 0/3 Completed
Comprendere Memory Bottlenecks – CPU vs memoria GPU, cache e riutilizzo.
Ottimizzazione manuale della memoria - Allocatori, la memoria libera ed evitando perdite.
Profiling e Debugging Performance – Strumenti per analizzare l'esecuzione e l'utilizzo della memoria.
06Tecniche avanzate del Kernel
3 Chapters - 0/3 Completed
06
Tecniche avanzate del Kernel
3 Chapters - 0/3 Completed
Loop Unrolling e Istruzione Pipelining – Boosting CPU / GPU efficienza.
Combinando Multi-Threading e SIMD – Approcci ibridi per la massima velocità.
Case Study: Ottimizzazione di un Kernel Convolution – Miglioramento delle prestazioni end-to-end.
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