Formation Migration des applications CUDA vers les architectures GPU chinoises

Présentation de l'écosystème des GPU d'IA chinois

• Comparaison de Huawei Ascend, Biren et Cambricon MLU
• Modèles CUDA par rapport à CANN, Biren SDK et BANGPy
• Tendances sectorielles et écosystèmes des fournisseurs

Préparation à la migration

• Évaluation de votre base de code CUDA
• Identification des plates-formes cibles et des versions de SDK
• Installation de la chaîne d'outils et configuration de l'environnement

Techniques de transposition du code

• Transposition de l'accès à la mémoire CUDA et de la logique des noyaux
• Mappage des modèles de grille/fils de calcul
• Options de transposition automatisée et manuelle

Mises en œuvre spécifiques à la plate-forme

• Utilisation des opérateurs Huawei CANN et des noyaux personnalisés
• Chaîne de conversion Biren SDK
• Reconstruction des modèles avec BANGPy (Cambricon)

Tests et optimisation multi-plateformes

• Profilage de l'exécution sur chaque plate-forme cible
• Ajustement de la mémoire et comparaisons d'exécution parallèle
• Suivi des performances et itérations

Gestion des environnements GPU mixtes

• Déploiements hybrides avec plusieurs architectures
• Stratégies de secours et détection des appareils
• Couches d'abstraction pour la maintenabilité du code

Études de cas et meilleures pratiques

• Transposition de modèles vision/NLP vers Ascend ou Cambricon
• Adaptation des pipelines d'inférence sur des grappes Biren
• Gestion des incohérences de versions et des lacunes d'API

Résumé et prochaines étapes