Formation Migrer les applications CUDA vers les architectures GPU chinoises

Présentation de l'écosystème des GPU IA chinois

• Comparaison de Huawei Ascend, Biren et Cambricon MLU
• Modèles CUDA par rapport à CANN, Biren SDK et BANGPy
• Tendances sectorielles et écosystèmes des fournisseurs

Préparation à la migration

• Évaluation de votre base de code CUDA
• Identification des plateformes et des versions de SDK cibles
• Installation de la chaîne d'outils (toolchain) et configuration de l'environnement

Techniques de traduction de code

• Portage de l'accès mémoire CUDA et de la logique des noyaux
• Mapping des modèles de grille/fil de calcul (compute grid/thread models)
• Options de traduction automatisée ou manuelle

Implémentations spécifiques aux plateformes

• Utilisation des opérateurs et noyaux personnalisés Huawei CANN
• Pipeline de conversion Biren SDK
• Reconstruction des modèles avec BANGPy (Cambricon)

Tests et optimisations inter-plateformes

• Profilage de l'exécution sur chaque plateforme cible
• Ajustement de la mémoire et comparaisons d'exécution parallèle
• Suivi des performances et itérations

Gestion des environnements GPU mixtes

• Déploiements hybrides avec plusieurs architectures
• Stratégies de repli (fallback) et détection des périphériques
• Couches d'abstraction pour la maintenabilité du code

Études de cas et bonnes pratiques

• Portage de modèles de vision/NLP vers Ascend ou Cambricon
• Adaptation des pipelines d'inférence sur des clusters Biren
• Gestion des incompatibilités de versions et des lacunes API

Résumé et prochaines étapes