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课程大纲
中国AI GPU 生态系统概览
- Huawei Ascend、Biren、Cambricon MLU的比较
- CUDA vs CANN、Biren SDK 和 BANGPy 模型
- 行业趋势与厂商生态系统
迁移准备
- 评估您的CUDA代码库
- 确定目标平台和SDK版本
- 工具链安装与环境设置
代码转译技术
- 移植CUDA内存访问与核心逻辑
- 映射计算网格/线程模型
- 自动化与手动转译选项
平台特定实现
- 使用华为CANN运算符与自定义核心
- Biren SDK转换流程
- 使用BANGPy（Cambricon）重建模型
跨平台测试与优化
- 在每个目标平台上进行性能分析
- 内存调优与并行执行比较
- 性能跟踪与迭代
管理混合GPU环境
- 多架构混合部署
- 备用策略与设备检测
- 代码可维护性的抽象层
案例研究与最佳实践
- 将视觉/NLP模型移植到Ascend或Cambricon
- 在Biren集群上改造推理流程
- 处理版本不匹配与API差距
总结与下一步
要求
- 具备使用CUDA或基于GPU的应用程序编程经验
- 理解GPU内存模型和计算内核
- 熟悉AI模型部署或加速工作流
受众
- GPU程序员
- 系统架构师
- 移植专家
21 小时
