お問い合わせ

コース概要

中国AI GPUエコシステム概要

  • Huawei Ascend、Biren、Cambricon MLUの比較
  • CUDAとCANN、Biren SDK、BANGPyモデルの比較
  • 業界のトレンドとベンダーエコシステム

移行の準備

  • CUDAコードベースの評価
  • ターゲットプラットフォームとSDKバージョンの特定
  • ツールチェーンのインストールと環境設定

コード変換テクニック

  • CUDAメモリアクセスとカーネルロジックの移植
  • 計算グリッド/スレッドモデルのマッピング
  • 自動変換と手動変換オプションの比較

プラットフォーム固有の実装

  • Huawei CANN演算子とカスタムカーネルの使用
  • Biren SDK変換パイプライン
  • BANGPy (Cambricon) によるモデル再構築

クロスプラットフォームテストと最適化

  • 各ターゲットプラットフォームでの実行プロファイリング
  • メモリチューニングと並列実行の比較
  • パフォーマンス追跡と反復改善

混在GPU環境の管理

  • マルチアーキテクチャによるハイブリッドデプロイ
  • フォールバック戦略とデバイス検出
  • コードの保守性のための抽象化レイヤー

ケーススタディとベストプラクティス

  • ビジョン/NLPモデルをAscendまたはCambriconへの移植
  • Birenクラスタにおける推論パイプラインの改修
  • バージョン不一致とAPIギャップへの対処

まとめと次のステップ

要求

  • CUDAまたはGPUベースのアプリケーションのプログラミング経験
  • GPUメモリモデルと計算カーネルの理解
  • AIモデルのデプロイまたはアクセラレーションワークフローへの習熟

対象者

  • GPUプログラマー
  • システムアーキテクト
  • 移植(ポートング)専門家
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー