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Temario del curso

Introducción al ecosistema de GPUs para IA en China

  • Comparativa entre Huawei Ascend, Biren y Cambricon MLU
  • Diferencias entre CUDA frente a CANN, el SDK de Biren y modelos BANGPy
  • Tendencias industriales y panorama de proveedores del sector

Preparación para la migración

  • Evaluación preliminar del código fuente CUDA
  • Selección de plataformas destino y versiones correspondientes de SDKs
  • Instalación de herramientas necesarias y configuración inicial del entorno

Técnicas de traducción del código

  • Migración de patrones de acceso a memoria y lógica computacional en CUDA
  • Correspondencia entre modelos de hilos y retículas computacionales
  • Opciones: traducción automática vs. manualizada del código

Implementación específica por plataforma

  • Aprovechamiento de operadores y kernels personalizados en Huawei CANN
  • Flujo de conversión ofrecido por el SDK de Biren
  • Reconstrucción de modelos mediante BANGPy (Cambricon)

Pruebas y optimización multarquitectura

  • Evaluación del desempeño en cada plataforma específica
  • Ajustes de memoria y comparación de patrones paralelos de ejecución
  • Monitoreo iterativo del rendimiento para mejoras continuas<\/li>

Manejo de entornos mixtos con variadas GPUs

  • Despliegues combinados integrando múltiples arquitecturas distintas
  • Estrategias de respaldo y detección automática del dispositivo a usar
  • Uso de capas abstractas como solución para la mantenibilidad del código

Estudios de caso y buenas prácticas recomendadas

  • Procesos de portación de modelos de visión por computadora o NLP hacia Ascend/Cambricon
  • Mecanismos para ajustar tuberías de inferencia en clusters Biren
  • Soluciones ante disparidades entre versiones y brechas en APIs específicas

Resumen final y próximos pasos recomendados

Requerimientos

  • Experiencia previa programando con CUDA o aplicaciones basadas en GPU
  • Conocimiento sobre modelos de memoria y kernels computacionales en GPUs
  • Familiaridad con procesos de despliegue y aceleración de modelos de IA

Público objetivo

  • Programadores de GPU
  • Arquitectos de sistemas
  • Especialistas en migración de código
 21 Horas

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