Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Çinli Yapay Zeka GPU Ekosisteminin Genel Bakışı
- Huawei Ascend, Biren ve Cambricon MLU karşılaştırması
- CANN, Biren SDK ve BANGPy modelleri ile CUDA karşılaştırması
- Sektör trendleri ve tedarikçi ekosistemleri
Geçişe Hazırlık
- CUDA kod tabanınızın değerlendirilmesi
- Hedef platformların ve SDK sürümlerinin belirlenmesi
- Araç zinciri kurulumu ve ortam hazırlığı
Kod Çeviri Teknikleri
- CUDA bellek erişiminin ve çekirdek mantığının taşınması
- Hesaplama ızgara/iş parçacığı modellerinin eşlenmesi
- Otomatik ve manuel çeviri seçenekleri
Platforma Özel Uygulamalar
- Huawei CANN operatörleri ve özel çekirdeklerin kullanımı
- Biren SDK dönüştürme hattı
- BANGPy (Cambricon) ile modellerin yeniden inşa edilmesi
Çapraz Platform Testi ve Optimizasyon
- Her hedef platformda çalıştırma profilleme analizi
- Bellek ayarlaması ve paralel çalıştırma karşılaştırmaları
- Performans takibi ve yineleme süreçleri
Karma GPU Ortamlarının Yönetimi
- Farklı mimarilerle hibrit dağıtımlar
- Geri dönüş (fallback) stratejileri ve cihaz algılama
- Kod sürdürülebilirliği için soyutlama katmanları
Vaka Çalışmaları ve En İyi Uygulamalar
- Görüntü/NLP modellerinin Ascend veya Cambricon'a taşınması
- Biren kümelerinde çıkarım (inference) hatlarının uyarlama süreci
- Sürüm uyuşmazlıkları ve API eksikliklerinin yönetimi
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- CUDA veya GPU tabanlı uygulamalarla programlama deneyimi
- GPU bellek modelleri ve hesaplama çekirdekleri hakkında bilgi
- Yapay zeka modeli dağıtımı veya hızlandırma iş akışlarına aşinalık
Hedef Kitle
- GPU programcıları
- Sistem mimarları
- Kod taşıma (portlama) uzmanları
21 Saatler
