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課程簡介
中国AI GPU生态系统概览
- 华为昇腾、壁仞、寒武纪MLU对比
- CUDA与CANN、壁仞SDK及BANGPy模型
- 行业趋势与厂商生态
迁移准备
- 评估您的CUDA代码库
- 确定目标平台与SDK版本
- 工具链安装与环境配置
代码翻译技术
- 移植CUDA内存访问与内核逻辑
- 映射计算网格/线程模型
- 自动与手动翻译方案选择
平台专属实现
- 使用华为CANN算子与自定义内核
- 壁仞SDK转换流程
- 使用BANGPy（寒武纪）重建模型
跨平台测试与优化
- 在各目标平台上进行性能分析
- 内存调优与并行执行对比
- 性能跟踪与迭代
混合GPU环境管理
- 多架构混合部署
- 回退策略与设备检测
- 用于代码可维护性的抽象层
案例研究与最佳实践
- 将视觉/NLP模型移植至昇腾或寒武纪
- 在壁仞集群上改造推理流水线
- 处理版本不匹配与API缺口
总结与后续步骤
最低要求
- 具备CUDA或基于GPU的应用程序编程经验
- 理解GPU内存模型与计算内核
- 熟悉AI模型部署或加速工作流
目标受众
- GPU程序员
- 系统架构师
- 移植专家
21 小時
