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Temario del curso

Conceptos y métricas de rendimiento

  • Latencia, rendimiento, uso de energía, utilización de recursos
  • Cuellos de botella a nivel de sistema frente a nivel de modelo
  • Perfilado para inferencia frente a entrenamiento

Perfilado en Huawei Ascend

  • Uso de CANN Profiler y MindInsight
  • Diagnóstico de kernels y operadores
  • Patrones de descarga (offload) y mapeo de memoria

Perfilado en GPU Biren

  • Características de monitorización de rendimiento del SDK de Biren
  • Fusión de kernels, alineación de memoria y colas de ejecución
  • Perfilado consciente de la energía y la temperatura

Perfilado en Cambricon MLU

  • Herramientas de rendimiento BANGPy y Neuware
  • Visibilidad a nivel de kernel e interpretación de registros
  • Integración del perfilador MLU con marcos de implementación

Optimización a nivel de gráfico y modelo

  • Estrategias de poda de gráficos y cuantización
  • Fusión de operadores y reestructuración del grafo computacional
  • Normalización del tamaño de entrada y ajuste por lotes (batch)

Optimización de memoria y kernel

  • Optimización de la disposición de la memoria y su reutilización
  • Gestión eficiente de búferes entre diferentes conjuntos de chips
  • Técnicas de ajuste a nivel de kernel específicas por plataforma

Mejores prácticas multiplataforma

  • Portabilidad del rendimiento: estrategias de abstracción
  • Creación de flujos de trabajo de ajuste compartidos para entornos multicchip
  • Ejemplo: ajuste de un modelo de detección de objetos en Ascend, Biren y MLU

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia trabajando con flujos de entrenamiento o implementación de modelos de IA
  • Comprensión de los principios de cómputo GPU/MLU y optimización de modelos
  • Dominio básico de herramientas y métricas de perfilado de rendimiento

Público objetivo

  • Ingenieros de rendimiento
  • Equipos de infraestructura de aprendizaje automático
  • Arquitectos de sistemas de IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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