Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Общ преглед на китайската AI GPU екосистема

  • Сравнение на Huawei Ascend, Biren, Cambricon MLU
  • Сравнение на моделите CUDA, CANN, Biren SDK и BANGPy
  • Индустриални тенденции и доставчици

Подготовка за миграция

  • Оценка на вашата CUDA кодова база
  • Идентифициране на целевите платформи и версии на SDK
  • Инсталиране на инструментариума и настройка на средата

Техники за превод на код

  • Пренасяне на логиката за достъп до паметта и ядрата от CUDA
  • Мапване на моделите на изчислителна решетка/нишки
  • Опции за автоматизиран и ръчен превод

Специфични за платформата имплементации

  • Използване на оператори и персонализирани ядра на Huawei CANN
  • Конвейер за конвертиране на Biren SDK
  • Възстановяване на модели с BANGPy (Cambricon)

Тестване и оптимизация на различни платформи

  • Профилиране на изпълнението на всяка целева платформа
  • Настройка на паметта и сравнения на паралелно изпълнение
  • Проследяване на производителността и итерация

Управление на смесени GPU среди

  • Хибридни внедрявания с множество архитектури
  • Резервни стратегии и откриване на устройства
  • Абстракционни слоеве за поддръжка на кода

Казуси и най-добри практики

  • Пренасяне на модели за компютърно зрение/NLP към Ascend или Cambricon
  • Модернизиране на inferencing pipelines върху Biren клъстери
  • Справяне с несъответствия във версиите и липси в API-то

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Опит в програмирането с CUDA или GPU-базирани приложения
  • Разбиране на моделите на GPU паметта и изчислителните ядра (kernels)
  • Запознатост с внедряването на AI модели или работни потоци за ускорение

Аудитория

  • GPU програмисти
  • Системни архитекти
  • Специалисти по пренасяне (портване)
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории