Cursuri 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.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată inginerilor 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 acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze și să seteze 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 tip edge sau cloud.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuții.
• Utilizare practică a platformei 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 o formare personalizată pentru acest curs bazată pe infrastructura sau seturile de date ale dumneavoastră, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) este stack-ul de calcul AI al Huawei pentru implementarea și optimizarea modelelor de AI pe procesoarele Ascend AI.

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 modele de AI antrenate eficient pe hardware-ul Huawei Ascend folosind toolkit-ul CANN și unelte precum MindSpore, TensorFlow sau PyTorch.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

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

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și demonstrație.
• Lucrări practice în laborator folosind unelte 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 un set de instrumente de calcul AI dezvoltat de Huawei, utilizat pentru compilarea, optimizarea și implementarea modelelor AI pe procesoarele Ascend AI.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat 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 framework-uri precum MindSpore, TensorFlow și PyTorch.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege scopul și arhitectura setului de instrumente 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 instrumente CANN și a punctelor de integrare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

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

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

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Pregăti și converti modele AI pentru Ascend 310 folosind instrumentele CANN.
• Construi pipeline-uri de inferență ușoare folosind MindSpore Lite și AscendCL.
• Optimiza performanța modelelor pentru medii cu resurse de calcul și memorie limitate.
• Implementa și monitoriza aplicații AI în cazuri de utilizare reală la marginea rețelei.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și demonstrație.
• Lucrări practice în laborator cu modele și scenarii specifice marginii.
• Exemple live de implementare 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 nivel scăzut 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 instrumente MindSpore în raport cu alternativele din industrie.
• Poziționează stiva AI a Huawei în mediile de întreprindere sau cloud/on-prem.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Demo-uri live ale sistemului și prezentări bazate pe cazuri.
• Laboratoare opționale ghidate 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 fundamentul de calcul AI al Huawei, care permite dezvoltatorilor să regleze fin și să optimizeze performanța rețelelor neuronale implementate pe procesoarele Ascend AI.

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

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura runtime a CANN și ciclul de viață al performanței.
• Folosi instrumente de profilare și Graph Engine pentru analiza și optimizarea performanței.
• Crea și optimiza operatori personalizați folosind TIK și TVM.
• Rezolva gâturile de gură de memorie și îmbunătăți debitul modelului.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice cu profilare în timp real și reglare a operatorilor.
• Exerciții de optimizare folosind exemple de implementare în cazuri limită.

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 visionării computerizate și NLP, în special pe hardware-ul Huawei Ascend.

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

La finalul 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

• Prelegere interactivă și demonstrație.
• Laborator practic cu implementarea modelelor și profilarea performanței.
• Proiectarea pipe-urilor 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.