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Duración 21 horas
Temario del curso
Resumen del ecosistema de GPU de IA china
- Comparación de Huawei Ascend, Biren, Cambricon MLU
- Modelos CUDA frente a CANN, Biren SDK y BANGPy
- Tendencias de la industria y ecosistemas de proveedores
Preparación para la migración
- Evaluación de su base de código CUDA
- Identificación de plataformas objetivo y versiones de SDK
- Instalación de la cadena de herramientas y configuración del entorno
Técnicas de traducción de código
- Porteo de lógica de acceso a memoria y kernels de CUDA
- Mapeo de modelos de cuadrícula de cálculo/hilo
- Opciones de traducción automática frente a manual
Implementaciones específicas de la plataforma
- Uso de operadores Huawei CANN y kernels personalizados
- Flujo de conversión de Biren SDK
- Reconstrucción de modelos con BANGPy (Cambricon)
Pruebas y optimización multiplataforma
- Perfiles de ejecución en cada plataforma objetivo
- Ajuste de memoria y comparaciones de ejecución paralela
- Seguimiento del rendimiento e iteración
Gestión de entornos de GPU mixtos
- Despliegues híbridos con múltiples arquitecturas
- Estrategias de respaldo y detección de dispositivos
- Capas de abstracción para la mantenibilidad del código
Casos de estudio y mejores prácticas
- Porteo de modelos de visión/NLP a Ascend o Cambricon
- Adaptación de tuberías de inferencia en clústeres Biren
- Gestión de discrepancias de versión y brechas de API
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia programando con CUDA o aplicaciones basadas en GPU
- Comprensión de los modelos de memoria de GPU y núcleos de cálculo
- Familiaridad con flujos de trabajo de despliegue o aceleración de modelos de IA
Público objetivo
- Programadores de GPU
- Arquitectos de sistemas
- Especialistas en portabilidad
Formación Corporativa a Medida
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