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Programa do Curso
Visão Geral do Ecossistema de GPU de IA Chinesa
- Comparação entre Huawei Ascend, Biren e Cambricon MLU
- CUDA vs. modelos CANN, Biren SDK e BANGPy
- Tendências do setor e ecossistemas dos fornecedores
Preparação para a Migração
- Avaliação da sua base de código CUDA
- Identificação das plataformas e versões de SDK de destino
- Instalação da toolchain e configuração do ambiente
Técnicas de Tradução de Código
- Portar lógica de acesso à memória e de kernels CUDA
- Mapeamento de modelos de grade/threads de computação
- Opções de tradução automática vs. manual
Implementações Específicas da Plataforma
- Utilizando operadores Huawei CANN e kernels personalizados
- Pipeline de conversão do Biren SDK
- Reconstrução de modelos com BANGPy (Cambricon)
Testes e Otimização entre Plataformas
- Perfilamento da execução em cada plataforma de destino
- Ajustes de memória e comparações de execução paralela
- Acompanhamento de desempenho e iteração
Gerenciamento de Ambientes de GPU Mista
- Implantações híbridas com múltiplas arquiteturas
- Estratégias de fallback e detecção de dispositivos
- Camadas de abstração para manutenibilidade do código
Estudos de Caso e Boas Práticas
- Portagem 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 implantação ou aceleração de modelos de IA
Público-Alvo
- Programadores de GPU
- Arquitetos de sistemas
- Especialistas em portabilidade
21 Horas
