Migración de aplicaciones CUDA a arquitecturas de GPU chinas
Las arquitecturas de GPU chinas como Huawei Ascend, Biren y Cambricon MLU ofrecen alternativas a CUDA diseñadas específicamente para los mercados locales de inteligencia artificial y computación de alto rendimiento.
Este curso práctico y dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a programadores avanzados de GPU y especialistas en infraestructura que deseen migrar y optimizar aplicaciones CUDA existentes para su implementación en plataformas hardware chinas.
Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:
- Evaluar la compatibilidad de las cargas de trabajo basadas en CUDA con alternativas de chips chinos.
- Portar códigos CUDA a entornos como Huawei CANN, el SDK de Biren y BANGPy de Cambricon.
- Comparar el rendimiento entre distintas plataformas e identificar puntos de optimización.
- Resolver desafíos prácticos vinculados a la compatibilidad y despliegue en múltiples arquitecturas.
Formato del curso
- Clases interactivas con debates guiados.
- Laboratorios prácticos de traducción de código y comparación de rendimiento.
- Ejercicios orientados a estrategias para la adaptación multiprocesador.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar un entrenamiento adaptado a su plataforma o proyecto CUDA, no dude en contactarnos para coordinarlo.
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
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 4350 € + IVA*
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(*El precio final puede variar según la especialización técnica del curso, el nivel de personalización, la modalidad y el número de participantes)
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Formato del curso
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- Práctica guiada con la plataforma Huawei Ascend y el conjunto de herramientas CANN en aplicaciones reales.
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Opciones de personalización del curso
- Si desean un plan de formación adaptado a su infraestructura o conjuntos de datos, no duden en contactarnos para gestionarlo.
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Formato del curso
- Clases interactivas con debate y discusión.
- Práctica directa con CloudMatrix mediante escenarios reales de despliegue.
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- Aplicar técnicas de ajuste del rendimiento y depuración.
Formato del curso
- Clases interactivas con debates y discusiones.
- Práctica guiada con el SDK de Biren en ejemplos reales de cargas de trabajo GPU.
- Ejercicios estructurados centrados en la migración de código y su optimización.
Opciones de personalización del curso
- Si desea solicitar un curso adaptado a sus necesidades específicas o a su entorno técnico, no dude en contactarnos para coordinarlo.
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Formato del curso
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- Comprender el propósito y la arquitectura del kit de herramientas CANN.
- Configurar un entorno de desarrollo con CANN y MindSpore.
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Formato del curso
- Clases interactivas y debates guiados.
- Laboratorios prácticos enfocados en la implementación de modelos simples.
- Guía paso a paso del flujo de trabajo con CANN y sus puntos de integración.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarla.
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- Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas CANN.
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- Implementar y supervisar aplicaciones de IA en casos prácticos del mundo real en dispositivos periféricos.
Formato del curso
- Clases interactivas y demostraciones prácticas.
- Ejercicios prácticos en laboratorio con modelos y escenarios propios del entorno periférico.
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Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada, no dude en contactarnos para coordinarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender la arquitectura por capas de la pila computacional para IA de Huawei.
- Identificar cómo CANN contribuye a la optimización de modelos y a su implementación a nivel del hardware.
- Evaluar el framework MindSpore y sus herramientas en comparación con otras opciones existentes en el mercado.
- Determinar cómo la pila de IA de Huawei puede adaptarse a entornos empresariales, nube o locales.
Modalidad del curso
- Clases interactivas con espacio para debates y consultas.
- Demostraciones en tiempo real de sistemas e ilustraciones prácticas a través de casos de uso concretos.
- Laboratorios guiados opcionales para practicar el flujo de modelos desde MindSpore hasta CANN.
Opciones de personalización del curso
- Si desea solicitar una adaptación específica para su empresa, no dude en contactarnos para coordinarlo.
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Al finalizar este curso, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura en tiempo de ejecución de CANN y su ciclo vital de rendimiento.
- Utilizar herramientas de perfilado y Graph Engine para analizar y optimizar el rendimiento.
- Diseñar y optimizar operadores personalizados con TIK y TVM.
- Resolver cuellos de botella en el uso de memoria y mejorar el flujo de procesamiento del modelo.
Formato del curso
- Clases interactivas con discusiones participativas.
- Laboratorios prácticos que incluyen perfilado en tiempo real y ajuste de operadores.
- Ejercicios de optimización basados en ejemplos de implementación en escenarios complejos.
Opciones de personalización del curso
- Si desea solicitar un programa personalizado para este curso, no dude en contactarnos para coordinarlo.
CANN SDK para pipelines de visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural
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Este curso práctico e interactivo, impartido por instructores (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de la IA con conocimientos intermedios que deseen desarrollar, implementar y optimizar modelos visuales y lingüísticos mediante el CANN SDK para aplicaciones productivas.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Implementar y optimizar modelos de visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural utilizando CANN y AscendCL.
- Utilizar las herramientas de CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en ejecución.
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- Crear pipelines en tiempo real para visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural, listos para ser desplegados tanto en entornos perimetrales como en la nube.
Formato del curso
- Exposiciones interactivas y demostraciones prácticas.
- Trabajo práctico en laboratorios centrados en el despliegue de modelos y la evaluación del rendimiento.
- Diseño de pipelines reales a partir de casos de uso concretos de visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar un entrenamiento adaptado a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinar los detalles.
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14 HorasCANN TIK (Tensor Instruction Kernel) y Apache TVM permiten una optimización avanzada y la personalización de los operadores de modelos de inteligencia artificial para el hardware Ascend de Huawei.
Esta capacitación presencial o en línea, dirigida por un instructor, está pensada para desarrolladores de sistemas de nivel avanzado que deseen crear, implementar y ajustar operadores personalizados para modelos de IA utilizando el modelo de programación TIK de CANN y la integración del compilador TVM.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Escribir y probar operadores de IA personalizados mediante el lenguaje DSL de TIK para procesadores Ascend.
- Integrar operaciones personalizadas en el entorno de ejecución de CANN y en su grafo de ejecución.
- Utilizar TVM para programar, ajustar automáticamente y evaluar el rendimiento de los operadores.
- Depurar y optimizar el rendimiento a nivel de instrucciones en patrones computacionales personalizados.
Formato del curso
- Clases interactivas y demostraciones prácticas.
- Programación práctica de operadores mediante los flujos de trabajo de TIK y TVM.
- Pruebas y ajustes en hardware Ascend o en simuladores correspondientes.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarlo.
Optimización del rendimiento en Ascend, Biren y Cambricon
21 HorasAscend, Biren y Cambricon son plataformas de hardware para IA líderes en China, cada una con herramientas propias de aceleración y análisis para cargas de trabajo a escala industrial.
Este curso práctico dirigido por un instructor (en formato online o presencial) está dirigido a ingenieros especializados en infraestructura y rendimiento de IA que desean optimizar los flujos de trabajo de inferencia y entrenamiento en diversas plataformas de chips chinos para IA.
Al finalizar el curso, los participantes podrán:
- Evaluar el rendimiento de modelos en las plataformas Ascend, Biren y Cambricon.
- Identificar cuellos de botella del sistema así como ineficiencias en memoria o cálculo.
- Aplicar optimizaciones a nivel de grafo, kernel u operador.
- Configurar adecuadamente los procesos de despliegue para mejorar el rendimiento y reducir la latencia.
Formato del curso
- Ponencias interactivas y debates.
- Trabajo práctico con herramientas de análisis y optimización en cada plataforma.
- Ejercicios guiados centrados en escenarios reales de ajuste del rendimiento.
Opciones de personalización del curso
- Si desea un programa adaptado a su entorno específico o tipo de modelo, contáctenos para coordinarlo.