Cursuri de pregatire CorelDraw Rozszerzony

Huawei Ascend este o familie de procesatoare IA concepute pentru inferență și antrenament cu performanță ridicată.

Acest training guiț la distanță sau pe locație, este destinat inginerilor AI intermediari și științificilor ai datelor care doresc să dezvolte și să optimizeze modele de rețele neuronale folosind platforma Ascend a Huawei și cai-tookitul CANN.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare CANN.
• Să dezvolte aplicații AI folosind MindSpore și fluxurile CloudMatrix.
• Să optimizze performanța pe Ascend NPU-uri folosind operatori personalizați și tiling.
• Să distribuie modelele în mediul la bord sau cloud.

Format al cursului

• Lecții interactive și discuții.
• Folosirea practică a lui Huawei Ascend și cai-tookitul CANN în aplicații de exemplu.
• Exerciții guițe concentrându-se pe construirea, antrenarea și distribuirea modelului.

Opțiuni de personalizare a cursului

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

CloudMatrix este platforma unificată de dezvoltare și implementare AI a lui Huawei, concepută pentru a susține canalele de inferență la scară produs.

Acest training în direct (online sau presencial) se adresează profesionistilor AI cu niveluri de începător până la intermediar care doresc să implementeze și să monitorizeze modelele AI folosind platforma CloudMatrix cu integrarea CANN și MindSpore.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să utilizeze CloudMatrix pentru ambalarea, implementarea și servirea modelelor.
• Să convertesc și optimizăm modelele pentru chipseturile Ascend.
• Să configureze canale pentru sarcinile de inferență în timp real și în loturi.
• Să monitorizeze implementările și să tuneze performanța în setările de producție.

Format al cursului

• Lecții interactive și discuții.
• Utilizarea practică a lui CloudMatrix cu scenarii reale de implementare.
• Exerciții guiți care se concentrează pe conversie, optimizare și scalare.

Opțiuni pentru personalizarea cursului

• Pentru a solicita un training personalizat bazat pe infrastructura AI sau mediul cloud al dumneavoastră, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza acest lucru.

Biren AI Accelerators are high-performance GPUs designed for AI and HPC workloads with support for large-scale training and inference.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level developers who wish to program and optimize applications using Biren’s proprietary GPU stack, with practical comparisons to CUDA-based environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand Biren GPU architecture and memory hierarchy.
• Set up the development environment and use Biren’s programming model.
• Translate and optimize CUDA-style code for Biren platforms.
• Apply performance tuning and debugging techniques.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of Biren SDK in sample GPU workloads.
• Guided exercises focused on porting and performance tuning.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your application stack or integration needs, please contact us to arrange.

Cambricon MLUs (Machine Learning Units) are specialized AI chips optimized for inference and training in edge and datacenter scenarios.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers who wish to build and deploy AI models using the BANGPy framework and Neuware SDK on Cambricon MLU hardware.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up and configure the BANGPy and Neuware development environments.
• Develop and optimize Python- and C++-based models for Cambricon MLUs.
• Deploy models to edge and data center devices running Neuware runtime.
• Integrate ML workflows with MLU-specific acceleration features.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of BANGPy and Neuware for development and deployment.
• Guided exercises focused on optimization, integration, and testing.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your Cambricon device model or use case, please contact us to arrange.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează administratorilor de sistem și profesioniștilor IT începători care doresc să instaleze, să configureze, să gestioneze și să depaneze mediile CUDA.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor putea să:

• Să înțeleagă arhitectura, componentele și capacitățile CUDA.
• Să instaleze și să configureze mediile CUDA.
• Să gestioneze și să optimizeze resursele CUDA.
• să depaneze și să rezolve problemele comune CUDA.

Acest training dirijat de instrucțurator în timp real (online sau presential) este destinat dezvoltatorilor cu cunoștințe intermediare care dorească să folosească CUDA pentru a construi aplicații Python care rulează în paralel pe NVIDIA GPU.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Utilizeze compilatorul Numba pentru a accelera aplicațiile Python care rulează pe plăcile NVIDIA GPU.
• Creeze, compileze și lanseze kernel-uri CUDA personalizate.
• Gestioneze memoria GPU.
• Convertească o aplicație bazată pe CPU într-o aplicație accelerată de GPU.

Chinese GPU architectures such as Huawei Ascend, Biren, and Cambricon MLUs offer CUDA alternatives tailored for local AI and HPC markets.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level GPU programmers and infrastructure specialists who wish to migrate and optimize existing CUDA applications for deployment on Chinese hardware platforms.

By the end of this training, participants will be able to:

• Evaluate compatibility of existing CUDA workloads with Chinese chip alternatives.
• Port CUDA codebases to Huawei CANN, Biren SDK, and Cambricon BANGPy environments.
• Compare performance and identify optimization points across platforms.
• Address practical challenges in cross-architecture support and deployment.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on code translation and performance comparison labs.
• Guided exercises focused on multi-GPU adaptation strategies.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your platform or CUDA project, please contact us to arrange.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează designerilor web care doresc să utilizeze Maya pentru a crea animații 3D.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Creeze modele și texturi realiste în Maya.
• Să animeze și să redea proiecte pentru o redare de înaltă calitate.
• Să simuleze efecte naturale precum apa și fumul.

WebGL (Web Graphics Library) este un API JavaScript pentru redarea graficelor 3D într-un browser web fără utilizarea pluginurilor.

În acest antrenament instruit de instructor, participanții vor învăța cum să genereze imagini computerizate realiste folosind grafica 3D în timp ce parcurg crearea unei aplicații 3D animate care rulează într-un browser.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea:

• Înțelegeți și utilizați diferitele funcționalități ale WebGL, inclusiv rețele, transformări, camere, materiale, iluminare și animație
• Animați obiectele cu WebGL
• Creați obiecte 3D utilizând WebGL

Public

• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele practice

Ascend, Biren, and Cambricon are leading AI hardware platforms in China, each offering unique acceleration and profiling tools for production-scale AI workloads.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI infrastructure and performance engineers who wish to optimize model inference and training workflows across multiple Chinese AI chip platforms.

By the end of this training, participants will be able to:

• Benchmark models on Ascend, Biren, and Cambricon platforms.
• Identify system bottlenecks and memory/compute inefficiencies.
• Apply graph-level, kernel-level, and operator-level optimizations.
• Tune deployment pipelines to improve throughput and latency.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of profiling and optimization tools on each platform.
• Guided exercises focused on practical tuning scenarios.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your performance environment or model type, please contact us to arrange.