Cuando las cadenas de suministro globales GPU se desplazan, la innovación responde — y Biren emerge como la respuesta audaz de China a la computación de IA de alto rendimiento.
En estos cursos dirigidos por instructores, los participantes exploran la arquitectura de Biren de manera práctica: dominando el rendimiento de la memoria, optimizando la paralelización y ajustando modelos de aprendizaje profundo en aceleradores de clase BR100.
La formación está disponible como capacitación en vivo en línea a través de un escritorio remoto interactivo remote desktop, o como capacitación en vivo en sitio en Medellín, que incluye ejercicios inspirados por cargas de trabajo de IA a gran escala en el mundo real.
Las organizaciones en Medellín pueden alojar sesiones en sitio en sus instalaciones o unirse a cursos basados en equipos en un centro de capacitación NobleProg en Medellín.
También conocido como Biren GPU, BR100, o acelerador de IA chino, este programa de formación es esencial para los equipos que navegan el futuro de la independencia computacional.
NobleProg – Su Proveedor Local de Capacitación
Medellín - San Fernando Plaza
06th Floor Torre Proteccion, Medellín, colombia
El centro ocupa el 6to piso de un impresionante complejo de uso mixto construido en 2007. Se ubica a una corta distancia de la Zona Rosa de Medellín donde se puede disfrutar de una excelente comida y otros servicios. De fácil acceso a transporte público como a las principales rutas de autobuses, estaciones de metro Poblado y Aguacatala y servicio de taxis.
Ascend, Biren, and Cambricon are leading AI hardware platforms in China, each offering unique acceleration and profiling tools for production-scale AI workloads.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI infrastructure and performance engineers who wish to optimize model inference and training workflows across multiple Chinese AI chip platforms.
By the end of this training, participants will be able to:
Benchmark models on Ascend, Biren, and Cambricon platforms.
Identify system bottlenecks and memory/compute inefficiencies.
Apply graph-level, kernel-level, and operator-level optimizations.
Tune deployment pipelines to improve throughput and latency.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Hands-on use of profiling and optimization tools on each platform.
Guided exercises focused on practical tuning scenarios.
Course Customization Options
To request a customized training for this course based on your performance environment or model type, please contact us to arrange.
Chinese GPU architectures such as Huawei Ascend, Biren, and Cambricon MLUs offer CUDA alternatives tailored for local AI and HPC markets.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level GPU programmers and infrastructure specialists who wish to migrate and optimize existing CUDA applications for deployment on Chinese hardware platforms.
By the end of this training, participants will be able to:
Evaluate compatibility of existing CUDA workloads with Chinese chip alternatives.
Port CUDA codebases to Huawei CANN, Biren SDK, and Cambricon BANGPy environments.
Compare performance and identify optimization points across platforms.
Address practical challenges in cross-architecture support and deployment.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Hands-on code translation and performance comparison labs.
Guided exercises focused on multi-GPU adaptation strategies.
Course Customization Options
To request a customized training for this course based on your platform or CUDA project, please contact us to arrange.
Los aceleradores AI de Biren son GPUs de alto rendimiento diseñados para cargas de trabajo de IA y HPC, con soporte para entrenamiento y inferencia a gran escala.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores de nivel intermedio a avanzado que desean programar y optimizar aplicaciones utilizando la pila propietaria GPU de Biren, con comparaciones prácticas con entornos basados en CUDA.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
Comprender la arquitectura y jerarquía de memoria de Biren GPU.
Configurar el entorno de desarrollo y usar el modelo de programación de Biren.
Traducir y optimizar código estilo CUDA para plataformas Biren.
Aplicar técnicas de ajuste de rendimiento y depuración.
Formato del Curso
Conferencia interactiva y discusión.
Uso práctico de la SDK Biren en cargas de trabajo de muestra GPU.
Ejercicios guiados enfocados en el porting y ajuste de rendimiento.
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su pila de aplicaciones o necesidades de integración, por favor contáctenos para organizarlo.
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