연락처 정보

코스 개요

중국 AI GPU 생태계 개요

  • Huawei Ascend, Biren, Cambricon MLU 비교
  • CUDA와 CANN, Biren SDK, BANGPy 모델 비교
  • 산업 동향 및 벤더 생태계

마이그레이션 준비

  • CUDA 코드베이스 평가
  • 타겟 플랫폼 및 SDK 버전 식별
  • 툴체인 설치 및 환경 설정

코드 변환 기법

  • CUDA 메모리 액세스 및 커널 로직 포팅
  • 컴퓨트 그리드/스레드 모델 매핑
  • 자동화 vs 수동 변환 옵션

플랫폼별 구현

  • Huawei CANN 연산자 및 커스텀 커널 사용
  • Biren SDK 변환 파이프라인
  • BANGPy(Cambricon)를 활용한 모델 재구축

크로스 플랫폼 테스트 및 최적화

  • 각 타겟 플랫폼에서의 프로파일링
  • 메모리 튜닝 및 병렬 실행 비교
  • 성능 추적 및 반복 개선

혼합 GPU 환경 관리

  • 다중 아키텍처를 활용한 하이브리드 배포
  • 폴백 전략 및 디바이스 감지
  • 코드 유지보수를 위한 추상화 계층

케이스 스터디 및 모범 사례

  • Ascend 또는 Cambricon으로 비전/NLP 모델 포팅
  • Biren 클러스터에서 추론 파이프라인 리트로핏
  • 버전 불일치 및 API 차이 처리

요약 및 다음 단계

요건

  • CUDA 또는 GPU 기반 애플리케이션 프로그래밍 경험
  • GPU 메모리 모델 및 컴퓨트 커널에 대한 이해
  • AI 모델 배포 또는 가속 워크플로에 대한 숙지

대상 수강생

  • GPU 프로그래머
  • 시스템 아키텍트
  • 포팅 전문가
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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