Курс за обучение по Създаване на персонализирани AI оператори с CANN TIK и TVM

Huawei Ascend е семейство от AI процесори, проектирани за високопроизводително инферентиране и обучение.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е насочено към AI инженери и специалисти по обработка на данни от средно ниво, които желаят да разработват и оптимизират модели на невронни мрежи, използвайки платформата Huawei Ascend и инструментариума CANN.

До края на обучението участниците ще могат:

• Да настройват и конфигурират средата за разработка на CANN.
• Да разработват AI приложения, използвайки работни потоци на MindSpore и CloudMatrix.
• Да оптимизират производителността на Ascend NPU чрез персонализирани оператори и тайлинг.
• Да внедряват модели в ръбова или облачна среда.

Формат на обучението

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практическа работа с Huawei Ascend и инструментариума CANN в примерни приложения.
• Насочвани упражнения, фокусирани върху изграждане, обучение и внедряване на модели.

Опции за персонализиране на обучението

• За да заявите персонализирано обучение по този курс, съобразено с вашата инфраструктура или набори от данни, моля, свържете се с нас за уговаряне.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) е AI изчислителният стек на Huawei за внедряване и оптимизиране на AI модели върху Ascend AI процесори.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към AI разработчици и инженери на средно ниво, които искат да внедряват ефективно обучени AI модели върху хардуер на Huawei Ascend, използвайки инструментариума CANN и инструменти като MindSpore, TensorFlow или PyTorch.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират архитектурата на CANN и ролята ѝ в процеса на внедряване на AI.
• Конвертират и адаптират модели от популярни frameworks към формати, съвместими с Ascend.
• Използват инструменти като ATC, конвертиране на OM модели и MindSpore за инференция на периферни устройства и в облака.
• Диагностицират проблеми при внедряването и оптимизират производителността на хардуер Ascend.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и демонстрация.
• Практическа лабораторна работа с CANN инструменти и Ascend симулатори или устройства.
• Сценарии за практическо внедряване, базирани на реални AI модели.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да го организираме.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) е инструментариумът за AI изчисления на Huawei, използван за компилиране, оптимизиране и внедряване на AI модели върху процесори Ascend AI.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към начинаещи AI разработчици, които искат да разберат как CANN се вписва в жизнения цикъл на модела – от обучението до внедряването – и как работи с рамки като MindSpore, TensorFlow и PyTorch.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират целта и архитектурата на инструментариума CANN.
• Настройват среда за разработка с CANN и MindSpore.
• Конвертират и внедряват прост AI модел върху хардуер Ascend.
• Придобият основни познания за бъдещи проекти за оптимизация или интеграция на CANN.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически лабораторни упражнения с внедряване на прост модел.
• Стъпка по стъпка разглеждане на инструменталната верига на CANN и точките на интеграция.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уреждане.

Инструментариумът Ascend CANN на Huawei позволява мощен AI извод на крайни устройства като Ascend 310. CANN предоставя основни инструменти за компилиране, оптимизиране и внедряване на модели в среда с ограничени изчислителни ресурси и памет.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към AI разработчици и интегратори на средно ниво, които желаят да внедряват и оптимизират модели на крайни устройства Ascend, използвайки инструменталната верига CANN.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Подготвят и конвертират AI модели за Ascend 310, използвайки инструменти на CANN.
• Изграждат леки тръбопроводи за извод, използвайки MindSpore Lite и AscendCL.
• Оптимизират производителността на моделите за среди с ограничени изчислителни ресурси и памет.
• Внедряват и наблюдават AI приложения в реални сценарии за крайни устройства.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и демонстрация.
• Практическа лабораторна работа с модели и сценарии, специфични за крайни устройства.
• Примери за внедряване на живо върху виртуален или физически хардуер за крайни устройства.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.

AI стекът на Huawei – от нискочестотния SDK CANN до високочестотната рамка MindSpore – предлага тясно интегрирана среда за разработка и внедряване на AI, оптимизирана за хардуера Ascend.

Това обучение с инструктор, на живо (онлайн или на място), е насочено към технически специалисти от начинаещо до средно ниво, които искат да разберат как компонентите CANN и MindSpore работят заедно, за да подпомогнат управлението на жизнения цикъл на AI и решенията за инфраструктура.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират слоестата архитектура на AI изчислителния стек на Huawei.
• Идентифицират как CANN поддържа оптимизацията на модели и внедряването на хардуерно ниво.
• Оценяват рамката MindSpore и инструменталната верига в сравнение с алтернативите в индустрията.
• Позиционират AI стека на Huawei в корпоративни или облачни/локални среди.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Демонстрации на системата на живо и преглед на казуси.
• По избор: насочвани лабораторни упражнения върху потока на модела от MindSpore към CANN.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да уговорим.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) е AI изчислителната основа на Huawei, която позволява на разработчиците да настройват фино и оптимизират производителността на внедрени невронни мрежи върху Ascend AI процесори.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към напреднали AI разработчици и системни инженери, които желаят да оптимизират производителността на изводите, използвайки усъвършенствания набор от инструменти на CANN, включително Graph Engine, TIK и разработка на персонализирани оператори.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират архитектурата на изпълнение и жизнения цикъл на производителността на CANN.
• Да използват инструменти за профилиране и Graph Engine за анализ и оптимизация на производителността.
• Да създават и оптимизират персонализирани оператори с помощта на TIK и TVM.
• Да разрешават тесни места в паметта и да подобряват пропускателната способност на моделите.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически лабораторни упражнения с профилиране в реално време и настройка на оператори.
• Упражнения за оптимизация, използващи примери за внедряване в крайни случаи.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) предоставя мощни инструменти за внедряване и оптимизация на AI приложения в реално време в областта на компютърното зрение и НЛП, особено върху хардуера Huawei Ascend.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към AI специалисти със средно ниво на опит, които желаят да изграждат, внедряват и оптимизират модели за визуализация и обработка на език, използвайки CANN SDK за производствени сценарии.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да внедряват и оптимизират модели за компютърно зрение и НЛП, използвайки CANN и AscendCL.
• Да използват CANN инструменти за конвертиране на модели и интегрирането им в работещи конвейери.
• Да оптимизират производителността на изводи за задачи като откриване, класификация и анализ на тоналност.
• Да изграждат конвейери за компютърно зрение/НЛП в реално време за сценарии за внедряване в периферията или в облака.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и демонстрация.
• Практическа лаборатория с внедряване на модели и профилиране на производителността.
• Проектиране на конвейер на живо, използвайки реални случаи от компютърното зрение и НЛП.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да го организираме.