Curs de pregatire Construirea Operatorilor AI Personalizați cu CANN TIK și TVM

Huawei Ascend este o familie de procesoare AI proiectate pentru inferență și antrenament de înaltă performanță.

Acest training condus de un instructor, live (online sau onsite), este destinat inginerilor de AI și oamenilor de știință de date de nivel intermediar care doresc să dezvolte și să optimizeze modele de rețele neuronale folosind platforma Huawei Ascend și toolkit-ul CANN.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să pună la punct mediul de dezvoltare CANN.
• Să dezvolte aplicații AI folosind fluxurile de lucru MindSpore și CloudMatrix.
• Să optimizeze performanța pe NPU-urile Ascend folosind operatori personalizați și tiling.
• Să implementeze modele în medii de edge sau cloud.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Utilizare practică a Huawei Ascend și a toolkit-ului CANN în aplicații exemplu.
• Exerciții ghidate axate pe construirea, antrenarea și implementarea modelelor.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs bazat pe infrastructura sau seturile de date dumneavoastră, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) este stiva de calcul AI a Huawei pentru implementarea și optimizarea modelelor de AI pe procesoarele AI Ascend.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și inginerilor de AI de nivel intermediar care doresc să implementeze eficient modele de AI antrenate pe hardware-ul Huawei Ascend folosind toolkit-ul CANN și instrumente precum MindSpore, TensorFlow sau PyTorch.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura CANN și rolul său în procesul de implementare a AI.
• Să convertească și să adapteze modele din framework-uri populare la formate compatibile cu Ascend.
• Să folosească instrumente precum ATC, conversia modelului OM și MindSpore pentru inferență la margine și în cloud.
• Să diagnosticheze problemele de implementare și să optimizeze performanța pe hardware-ul Ascend.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și demonstrație.
• Lucrări practice în laborator folosind instrumente CANN și simulatoare sau dispozitive Ascend.
• Scenarii practice de implementare bazate pe modele de AI din lumea reală.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) este toolkit-ul de calcul AI al Huawei, folosit pentru a compila, optimiza și implementa modele AI pe procesoarele Ascend AI.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor AI de nivel începător care doresc să înțeleagă cum se integrează CANN în ciclul de viață al modelului, de la antrenament la implementare, și cum funcționează împreună cu cadre precum MindSpore, TensorFlow și PyTorch.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege scopul și arhitectura toolkit-ului CANN.
• Să configureze un mediu de dezvoltare cu CANN și MindSpore.
• Să convertească și să implementeze un model AI simplu pe hardware-ul Ascend.
• Să dobândească cunoștințe de bază pentru viitoare proiecte de optimizare sau integrare CANN.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice cu implementarea unui model simplu.
• Parcurgere pas cu pas a lanțului de unelte CANN și a punctelor de integrare.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Setul de instrumente CANN al Huawei Ascend permite inferență puternică de AI pe dispozitive de margine, cum ar fi Ascend 310. CANN oferă instrumente esențiale pentru compilarea, optimizarea și implementarea modelelor în medii cu resurse limitate de calcul și memorie.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor și integratilor AI de nivel intermediar care doresc să implementeze și să optimizeze modele pe dispozitivele de margine Ascend folosind lanțul de instrumente CANN.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să pregătească și să convertească modele AI pentru Ascend 310 folosind instrumentele CANN.
• Să construiască fluxuri de inferență ușoare folosind MindSpore Lite și AscendCL.
• Să optimizeze performanța modelelor pentru medii cu resurse limitate de calcul și memorie.
• Să implementeze și să monitorizeze aplicații AI în cazuri de utilizare reală la margine.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și demonstrație.
• Lucrări practice în laborator cu modele și scenarii specifice marginii.
• Exemple de implementare live pe hardware virtual sau fizic de margine.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Stiva AI a Huawei — de la SDK-ul de bază CANN până la framework-ul de nivel înalt MindSpore — oferă un mediu integrat de dezvoltare și implementare AI, optimizat pentru hardware-ul Ascend.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor tehnici de la nivel începător până la intermediar, care doresc să înțeleagă cum componentele CANN și MindSpore lucrează împreună pentru a sprijini gestionarea ciclului de viață AI și deciziile de infrastructură.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura stratificată a stivei de calcul AI a Huawei.
• Identifica cum CANN sprijină optimizarea modelelor și implementarea la nivel de hardware.
• Evaluează framework-ul și lanțul de unelte MindSpore în raport cu alternativele din industrie.
• Poziționează stiva AI a Huawei în medii enterprise sau cloud/on-prem.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Demo-uri live ale sistemului și prezentări bazate pe cazuri.
• Laboratoare ghidate opționale pe fluxul modelelor de la MindSpore la CANN.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) este fundația de calcul AI a Huawei care permite dezvoltatorilor să ajusteze și să optimizeze performanța rețelelor neuronale implementate pe procesoarele Ascend AI.

Acest training condus de un instructor, live (online sau onsite), este destinat dezvoltatorilor AI avansați și inginerilor de sistem care doresc să optimizeze performanța inferenței folosind setul avansat de instrumente CANN, inclusiv Graph Engine, TIK și dezvoltarea de operatori personalizați.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura de runtime a CANN și ciclul de performanță.
• Utiliza instrumente de profiling și Graph Engine pentru analiza și optimizarea performanței.
• Crea și optimiza operatori personalizați folosind TIK și TVM.
• Rezolva blocaje de memorie și îmbunătățește debitul modelului.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice cu profiling în timp real și ajustare a operatorilor.
• Exerciții de optimizare folosind exemple de implementare în cazuri extreme.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) oferă instrumente puternice de implementare și optimizare pentru aplicații AI în timp real în domeniile computer vision și NLP, în special pe hardware-ul Huawei Ascend.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat practicienților AI de nivel intermediar care doresc să construiască, să implementeze și să optimizeze modele de vedere și limbaj folosind CANN SDK pentru cazuri de utilizare în producție.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să implementeze și să optimizeze modele CV și NLP folosind CANN și AscendCL.
• Să folosească instrumentele CANN pentru a converti modele și a le integra în pipe-uri live.
• Să optimizeze performanța de inferență pentru sarcini precum detectarea, clasificarea și analiza sentimentelor.
• Să construiască pipe-uri CV/NLP în timp real pentru scenarii de implementare la margine sau în cloud.

Formatul Cursului

• Curs interactiv și demonstrație.
• Laborator practic cu implementarea modelelor și profilarea performanței.
• Proiectarea de pipe-uri live folosind cazuri reale de CV și NLP.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.