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Temario del curso

Resumen del Ecosistema de GPUs Chinas para IA

  • Comparación entre Huawei Ascend, Biren y Cambricon MLU
  • Modelos de CUDA frente a CANN, Biren SDK y BANGPy
  • Tendencias industriales y ecosistemas de proveedores

Preparación para la Migración

  • Evaluación de su base de código CUDA
  • Identificación de las plataformas objetivo y versiones de SDK
  • Instalación del conjunto de herramientas y configuración del entorno

Técnicas de Traducción de Código

  • Portado de la lógica de acceso a memoria y núcleos de CUDA
  • Mapeo de modelos de cuadrícula e hilos de cómputo
  • Opciones de traducción automática frente a manual

Implementaciones Específicas por Plataforma

  • Uso de operadores y núcleos personalizados de Huawei CANN
  • Pipeline de conversión del SDK de Biren
  • Reconstrucción de modelos con BANGPy (Cambricon)

Pruebas y Optimización entre Plataformas

  • Perfilado de la ejecución en cada plataforma objetivo
  • Comparativas de ajuste de memoria y ejecución paralela
  • Seguimiento del rendimiento e iteración

Gestión de Entornos 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 Buenas Prácticas

  • Migración de modelos de visión/NLP a Ascend o Cambricon
  • Implementación progresiva de pipelines de inferencia en clústeres Biren
  • Gestión de desajustes de versiones y brechas en la API

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Experiencia programando con CUDA o aplicaciones basadas en GPU
  • Conocimiento de los modelos de memoria de las GPU y los núcleos de cómputo
  • Familiaridad con flujos de trabajo de despliegue o aceleración de modelos de inteligencia artificial

Audiencia Objetivo

  • Programadores de GPU
  • Arquitectos de sistemas
  • Especialistas en migración de código
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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