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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