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Temario del curso

Visión general del ecosistema de GPU chinas para IA

  • Comparación entre Huawei Ascend, Biren y las MLU de Cambricon.
  • CUDA frente a los modelos 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

  • Portabilidad del acceso a memoria CUDA y la lógica de los kernels.
  • Mapeo de los modelos de cuadrícula e hilos de cómputo.
  • Opciones de traducción automatizada frente a manual.

Implementaciones específicas de plataforma

  • Uso de operadores Huawei CANN y kernels personalizados.
  • Pipeline de conversión con 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 con GPU mixtas

  • Despliegues híbridos con múltiples arquitecturas.
  • Estrategias de respaldo y detección de dispositivos.
  • Capas de abstracción para mejorar la mantenibilidad del código.

Estudios de caso y mejores prácticas

  • Portabilidad de modelos de visión y procesamiento del lenguaje natural (NLP) a Ascend o Cambricon.
  • Adaptación de pipelines de inferencia en clústeres Biren.
  • Manejo de discrepancias de versiones y brechas en las API.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia en programación con CUDA o aplicaciones basadas en GPU.
  • Comprensión de los modelos de memoria de GPU y los kernels de cómputo.
  • Familiaridad con flujos de trabajo de despliegue o aceleración de modelos de IA.

Audiencia

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

Número de participantes


Precio por participante

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