CUDA 애플리케이션을 중국산 GPU 아키텍처로 이식하기 교육 과정

중국 AI GPU 생태계 개요

• 화웨이 Ascend, 비렌, 캄브리콘 MLU 간의 비교 분석
• CUDA와 CANN, 비렌 SDK, BANGPy 모델들의 차이점
• 업계 동향 및 각 벤더별 생태계 소개

이식 준비 과정

• 기존 CUDA 코드베이스의 점검 방법
• 대상 플랫폼 및 SDK 버전 선정 전략
• 툴체인 설치와 개발 환경 구축 절차

코드 이식 기법

• CUDA 메모리 접근 방식과 커널 로직을 어떻게 변환할지
• 연산 그리드 및 스레드 모델의 매핑 방법
• 자동 이식 도구와 수동 개입 간의 장단점 비교

플랫폼별 구현 전략

• 화웨이 CANN 연산자 및 커스텀 커널 활용법
• 비렌 SDK를 이용한 코드 변환 절차
• 캄브리콘 BANGPy 기반 모델 재구축 방안

다중 플랫폼 테스트 및 최적화 방법

• 각 타겟 플랫폼에서의 실행 성능 분석 기법
• 메모리 튜닝과 병렬 처리 효율성 비교 방법
• 지속적인 성능 모니터링 및 개선 전략

혼합 GPU 환경 관리 방안

• 여러 종류의 아키텍처가 혼재된 시스템 운영 방법
• 기본 장치로 전환하거나 하드웨어 탐지 기능 활용하는 전략
• 코드 유지보수를 위해 사용할 수 있는 추상화 레이어 소개

사례 연구와 모범 사례

• Ascend 또는 캄브리콘으로 시각 및 자연언어 처리 모델 이식하기
• 비렌 클러스터 환경에서 추론 파이프라인을 개선하는 방법
• 버전 불일치와 API 차이로 발생하는 문제들의 대처 방안

요약 및 향후 진행 방향