Programa del Curso

Visión General del Ecosistema de IA GPU Chino

  • Comparación entre Huawei Ascend, Biren, Cambricon MLU
  • CUDA vs CANN, SDK de Biren y modelos BANGPy
  • Tendencias industriales y ecosistemas de proveedores

Preparación para la Migración

  • Evaluación del código base CUDA
  • Identificación de plataformas objetivas y versiones de SDK
  • Instalación de la cadena de herramientas y configuración del entorno

Técnicas de Traducción de Códigos

  • Porting del acceso a memoria CUDA y lógica del kernel
  • Mapeo de modelos de malla/thread de cálculo
  • Opciones de traducción automatizada vs manual

Implementaciones Específicas de Plataforma

  • Uso de operadores Huawei CANN y núcleos personalizados
  • Pipeline de conversión SDK Biren
  • Reconstrucción de modelos con BANGPy (Cambricon)

Pruebas y Optimización Cross-Plataforma

  • Análisis de rendimiento en cada plataforma objetivo
  • Ajuste de memoria y comparaciones de ejecución paralela
  • Rastreo y iteración del rendimiento

Administración de Entornos Mixtos GPU

  • Distribuciones híbridas con múltiples arquitecturas
  • Estrategias de retroceso y detección de dispositivos
  • Niveles de abstracción para la mantenibilidad del código

Casos de Estudio y Mejores Prácticas

  • Porting de modelos de visión/PLN a Ascend o Cambricon
  • Actualización de pipelines de inferencia en clusters Biren
  • Gestión de discrepancias de versión y brechas de API

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Experiencia programando con CUDA o aplicaciones basadas en GPU
  • Comprendiendo los modelos de memoria y núcleos de cálculo de GPU
  • Familiaridad con flujos de trabajo de implementación o aceleración de modelos AI

Público Objetivo

  • Programadores de GPU
  • Arquitectos de sistemas
  • Especialistas en portabilidad
 21 Horas

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