Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în AI la Margine și Ascend 310
- Prezentare generală a AI la margine: tendințe, constrângeri și aplicații
- Arhitectura cipului Huawei Ascend 310 și lanțul de instrumente suportat
- Poziționarea CANN în stiva de implementare AI la margine
Pregătirea și Conversia Modelelor
- Exportarea modelelor antrenate din TensorFlow, PyTorch și MindSpore
- Utilizarea ATC pentru a converti modele în format OM pentru dispozitivele Ascend
- Gestionarea operațiilor nesuportate și strategii de conversie ușoară
Dezvoltarea Fluxurilor de Inferență cu AscendCL
- Utilizarea API-ului AscendCL pentru a rula modele OM pe Ascend 310
- Prelucrarea intrărilor/ieșirilor, gestionarea memoriei și controlul dispozitivului
- Implementarea în containere încorporate sau medii de execuție ușoare
Optimizare pentru Constrângerile de la Margine
- Reducerea dimensiunii modelelor, ajustarea preciziei (FP16, INT8)
- Utilizarea profilerului CANN pentru a identifica punctele de blocaj
- Gestionarea layout-ului memoriei și a fluxului de date pentru performanță
Implementare cu MindSpore Lite
- Utilizarea runtime-ului MindSpore Lite pentru ținte mobile și încorporate
- Compararea MindSpore Lite cu fluxul de inferență directă AscendCL
- Ambalarea modelelor de inferență pentru implementare specifică dispozitivului
Scenarii și Studii de Caz de Implementare la Margine
- Studiu de caz: cameră inteligentă cu model de detectare a obiectelor pe Ascend 310
- Studiu de caz: clasificare în timp real într-un hub de senzori IoT
- Monitorizarea și actualizarea modelelor implementate la margine
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Experiență în dezvoltarea sau implementarea modelelor AI
- Cunoștințe de bază despre sistemele încorporate, Linux și Python
- Familiaritate cu cadrele de învățare profundă, cum ar fi TensorFlow sau PyTorch
Publicul Țintă
- Dezvoltatori de soluții IoT
- Ingineri AI încorporați
- Integratori de sisteme de margine și specialiști în implementarea AI
14 Ore
Mărturii (1)
Că putem acoperi subiecte avansate și lucra cu exemple din viața reală
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curs - Advanced Edge AI Techniques
Tradus de catre o masina