国产 GPU 应用与实践培训课程
课程名称：国产 GPU 异构计算应用开发与实践
培训对象
AI 应用开发人员、图形渲染工程师、信创生态适配人员及高校师生。
培训目标
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理解国产 GPU（如沐曦、天数、摩尔线程、景嘉微）的架构特点。
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掌握国产 GPU 编程模型（如 MXMACA）与 CUDA 的异同。
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能够进行国产 GPU 平台的 AI 模型迁移与性能优化。
培训内容介绍
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国产 GPU 发展现状：国产 GPU 的市场格局与产品定位；图形 GPU 与通用计算 GPU（GPGPU）的区别；主流国产 GPU 厂商（沐曦、天数、摩尔线程、景嘉微）的产品特点。
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国产 GPU 架构分析：沐曦 MXMACA 架构的核心理念；天数智芯的通用计算架构；国产 GPU 的内存层次与计算核心设计。
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国产 GPU 编程模型：MXMACA C/C++ 编程接口简介；国产 GPU 的线程层次与内存模型；与 CUDA 编程模型的对比。
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开发环境搭建：国产 GPU 驱动与运行时环境的安装；编译工具链的配置；模拟器与硬件调试环境。
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内核函数编写：国产 GPU 上的向量加法实现；矩阵乘法的移植；原子操作与同步机制。
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内存管理与优化：主机与设备间的数据传输；共享内存的使用；合并访问优化。
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性能分析工具：国产 GPU 的性能分析套件；热点识别与瓶颈分析；内存带宽与计算吞吐量的监测。
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AI 框架适配：PyTorch 在国产 GPU 上的后端适配；TensorFlow 的国产 GPU 支持；算子库（如 cuDNN 对应产品）的使用。
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大模型推理优化：国产 GPU 上的大模型部署；算子融合与量化支持；模型并行与多卡通信。
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图形渲染开发：国产 GPU 的 OpenGL/Vulkan 驱动支持；图形应用的移植与优化；国产 GPU 在信创终端中的应用。
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生态建设与社区：国产 GPU 开发者社区资源；常见问题的解决方案；国产 GPU 与 CUDA 应用的二进制迁移工具。
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综合实战项目：在国产 GPU 平台上完成一个图像分类或目标检测模型的推理部署，并进行性能分析与优化。
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