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課程簡介

中國 AI GPU 生態系概覽

  • 華為昇騰、比特大陸、寒武紀 MLU 之比較
  • CUDA 與 CANN、比特大陸 SDK 及 BANGPy 模型之對比
  • 產業趨勢與供應商生態系

遷移準備

  • 評估您的 CUDA 程式碼庫
  • 識別目標平台與 SDK 版本
  • 工具鏈安裝與環境設置

程式碼遷移技術

  • 遷移 CUDA 記憶體存取與核心邏輯
  • 映射運算網格/執行緒模型
  • 自動化與手動遷移選項

特定平台實作

  • 使用華為 CANN 運算子與自訂核心
  • 比特大陸 SDK 轉換管線
  • 使用 BANGPy(寒武紀)重建模型

跨平台測試與優化

  • 分析各目標平台上的執行情形
  • 記憶體調校與平行執行比較
  • 效能追蹤與迭代

管理混合 GPU 環境

  • 多種架構的混合部署
  • 後備策略與裝置偵測
  • 用於程式碼可維護性的抽象層

案例研究與最佳實踐

  • 將視覺/NLP 模型遷移至昇騰或寒武紀
  • 在比特大陸叢集上改造推論管線
  • 處理版本不匹配與 API 差異

總結與下一步

最低要求

  • 具備使用 CUDA 或基於 GPU 的應用程式進行程式設計的經驗
  • 理解 GPU 記憶體模型和運算核心
  • 熟悉 AI 模型部署或加速工作流程

受眾

  • GPU 程式設計師
  • 系統架構師
  • 遷移專家
 21 小時

課程分類