Formation Migrer les applications CUDA vers les architectures GPU chinoises

Vue d'ensemble de l'écosystème des GPU IA chinois

• Comparaison de Huawei Ascend, Biren et des MLU Cambricon
• Modèles CUDA vs CANN, SDK Biren et BANGPy
• Tendances du secteur et écosystèmes des fournisseurs

Préparation de la migration

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

Techniques de traduction de code

• Transposition de l'accès à la mémoire et de la logique de noyaux CUDA
• Cartographie des modèles de grille/threads de calcul
• Options de traduction automatisée vs manuelle

Implémentations spécifiques aux plateformes

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

Tests et optimisation inter-plateformes

• Profilage de l'exécution sur chaque plateforme cible
• Ajustement de la mémoire et comparaisons d'exécution parallèle
• Suivi des performances et itération

Gestion des environnements GPU mixtes

• Déploiements hybrides avec plusieurs architectures
• Stratégies de repli 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 les clusters Biren
• Gestion des incompatibilités de versions et des lacunes API

Synthèse et prochaines étapes