Optimering av Neural Network Performance med CANN SDK Träningskurs

Huawei Ascend är en familj av AI-processorer som är utformade för högpresterande inferens och träning.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till AI-ingenjörer och datavetare på mellannivå som vill utveckla och optimera neurala nätverksmodeller med hjälp av Huaweis Ascend-plattform och CANN verktygslåda.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera och installera CANN utvecklingsmiljön.
• Utveckla AI-applikationer med hjälp av MindSpore och CloudMatrix arbetsflöden.
• Optimera prestanda på Ascend NPUer med anpassade operatörer och tiling.
• Distribuera modeller till kanten eller molnmiljöer.

Format för kursen

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Praktisk användning av Huawei Ascend och CANN verktygslåda i exempelapplikationer.
• Guidad övningar som fokuserar på modellbyggnad, träning och distribution.

Alternativ för anpassning av kursen

• För att begära en anpassad träning för denna kurs baserat på din infrastruktur eller datauppsättningar, kontakta oss för att boka.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) är Huaweis AI-beräkningsstack för att distribuera och optimera AI-modeller på Ascend AI-processorer.

Denna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till AI-utvecklare och ingenjörer på mellan-nivå som vill distribuera tränade AI-modeller effektivt till Huawei Ascend-hårdvara med hjälp av CANN-verktygslådan och verktyg som MindSpore, TensorFlow, eller PyTorch.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå CANN-arkitekturen och dess roll i AI-distributionspipelinen.
• Konvertera och anpassa modeller från populära ramverk till Ascend-kompatibla format.
• Använda verktyg som ATC, OM modellkonvertering och MindSpore för kant- och molninferens.
• Diagnostisera distributionsproblem och optimera prestanda på Ascend-hårdvara.

Utbildningens format

• Interaktiv föreläsning och demonstration.
• Hands-on laboratoriearbete med CANN-verktyg och Ascend-simulatorer eller enheter.
• Praktiska distributionsscenarier baserade på verkliga AI-modeller.

Alternativ för anpassning av utbildningen

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att boka.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) är Huaweis AI-databehandlingsverktygsläda som används för att kompilera, optimerar och distribuera AI-modeller på Ascend AI-processorer.

Denna lärare-ledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till nybörjare inom AI-utveckling som vill förstå hur CANN passar in i modellens livscykel från träning till distribution och hur den fungerar med ramverk som MindSpore, TensorFlow och PyTorch.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå syftet och arkitekturen för CANN verktygsläda.
• Inställ en utvecklingsmiljö med CANN och MindSpore.
• Konvertera och distribuera en enkel AI-modell till Ascend-hårdvara.
• Få grundläggande kunskap för framtida CANN optimering eller integrationsprojekt.

Utbildningens form

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Händer-på-labb med enkel modelldistribution.
• Steg-för-steg genomgång av CANN verktygskedja och integrationspunkter.

Anpassningsalternativ för utbildningen

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Huaweis Ascend CANN-verktygspaket möjliggör kraftfulla AI-inferenser på kant-enheter såsom Ascend 310. CANN erbjuder viktiga verktyg för kompilering, optimering och distribution av modeller där beräkning och minne är begränsade.

Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) vänder sig till AI-utvecklare och integratörer på mellannivå som vill distribuera och optimera modeller på Ascend kant-enheter med hjälp av CANN-verktygskedjan.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förbereda och konvertera AI-modeller för Ascend 310 med hjälp av CANN-verktyg.
• Bygga lättviktsinferenspipeliner med hjälp av MindSpore Lite och AscendCL.
• Optimera modellprestanda för begränsade beräknings- och minnesmiljöer.
• Distribuera och övervaka AI-applikationer i verkliga användningsområden på kanten.

Utbildningsformat

• Interaktiv föreläsning och demonstration.
• Praktiska laborationsarbeten med kant-specifika modeller och scenarier.
• Levande distributionsexempel på virtuell eller fysisk kant-hårdvara.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Huaweis AI-stack — från det lågnivå CANN SDK till den högnivå MindSpore-ramverket — erbjuder en sammanhållen AI-utvecklings- och distribueringsmiljö som är optimerad för Ascend-hårdvara.

Denna instruktörsledda liveutbildning (online eller på plats) vänder sig till tekniska yrkesverksamma på nybörjar- till mellanivå som vill förstå hur CANN- och MindSpore-komponenterna samarbetar för att stödja AI-livscykelhantering och infrastrukturbeslut.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå den lagrade arkitekturen i Huaweis AI-bearbetningsstack.
• Identifiera hur CANN stöder modelloptimering och distribuering på hårdvarunivå.
• Utvärdera MindSpore-ramverket och verktygslänken i relation till industriella alternativ.
• Placera Huaweis AI-stack inom företags- eller moln/lokala miljöer.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Live systemdemonstrationer och fallbaserade genomgångar.
• Valfria guidade labbar för modellflöde från MindSpore till CANN.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) erbjuder kraftfulla verktyg för distribution och optimering av AI-applikationer i realtid för datorseende och NLP, särskilt på Huawei Ascend-hårdvaran.

Denna instruktörsledda liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till AI-praktiker på mellan nivå som vill bygga, distribuera och optimera datorseende- och språkmodeller med hjälp av CANN SDK för produktionsanvändningsfall.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Distribuera och optimera datorseende- och NLP-modeller med CANN och AscendCL.
• Använda CANN verktyg för att konvertera modeller och integrera dem i levande pipeline.
• Optimera inferensprestanda för uppgifter som detektion, klassificering och känsloanalys.
• Bygga datorseende/NLP-pipelines i realtid för distributionsscenarier i kant eller moln.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och demonstration.
• Praktiska laboratorier med modelldistribution och prestandaprofilering.
• Live-pipelinekonstruktion med verkliga datorseende- och NLP-användningsfall.

Anpassningsalternativ för kursen

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) och Apache TVM möjliggör avancerad optimerings- och anpassningsprocess för AI-modelloperatörer för Huawei Ascend hårdvara.

Denna instruktörsledda liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade systemutvecklare som vill bygga, distribuera och justera anpassade operatörer för AI-modeller med hjälp av CANN’s TIK-programmeringsmodell och TVM-kompilatorintegrering.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Skriva och testa anpassade AI-operatörer med hjälp av TIK DSL för Ascend-processorer.
• Integrera anpassade operatörer i CANN körningstid och körningsgraf.
• Använda TVM för operatörsplanering, automatisk inställning och mätning.
• Felsöka och optimeras instruktionsnivåprestanda för anpassade beräkningsmönster.

Utbildningsformat

• Interaktiv föreläsning och demonstration.
• Praktiska kodövningar för operatörer med TIK och TVM-pipelines.
• Testning och justering på Ascend-hårdvara eller simulatorer.

Valmöjligheter för kursanpassning

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att arrangera.