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Programa do Curso

Visão Geral do Ecossistema de GPU para IA na China

  • Comparação de Huawei Ascend, Biren, Cambricon MLU
  • Modelos CUDA vs CANN, Biren SDK e BANGPy
  • Tendências da indústria e ecossistemas dos fornecedores

Preparação para a Migração

  • Avaliação da sua base de código CUDA
  • Identificação de plataformas de destino e versões de SDK
  • Instalação de toolchain e configuração do ambiente

Técnicas de Tradução de Código

  • Transposição de acesso à memória CUDA e lógica de kernels
  • Mapeamento de modelos de grid/fio de computação
  • Opções de tradução automatizada vs manual

Implementações Específicas da Plataforma

  • Utilização de operadores Huawei CANN e kernels personalizados
  • Pipeline de conversão Biren SDK
  • Reconstrução de modelos com BANGPy (Cambricon)

Teste e Otimização entre Plataformas

  • Perfis de execução em cada plataforma de destino
  • Ajuste de memória e comparações de execução paralela
  • Acompanhamento de desempenho e iteração

Gestão de Ambientes de GPU Mista

  • Implantações híbridas com múltiplas arquiteturas
  • Estratégias de retorno alternativo (fallback) e deteção de dispositivos
  • Camadas de abstração para manutenibilidade do código

Estudos de Caso e Melhores Práticas

  • Transposição de modelos de visão/NLP para Ascend ou Cambricon
  • Adaptação de pipelines de inferência em clusters Biren
  • Tratamento de incompatibilidades de versão e lacunas de API

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência em programação com CUDA ou aplicações baseadas em GPU
  • Compreensão dos modelos de memória de GPU e kernels de computação
  • Familiaridade com fluxos de trabalho de implantação ou aceleração de modelos de IA

Público-Alvo

  • Programadores de GPU
  • Arquitetos de sistemas
  • Especialistas em portabilidade de código
 21 Horas

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