GPU Programming on Biren AI Accelerators Training Course

CloudMatrix είναι η αποτελεσματική πλατφόρμα ανάπτυξης και εγκατάστασης AI της Huawei, σχεδιασμένη για να υποστηρίζει μεγάλες κλίμακες παραγωγικών διαδικασιών επεξεργασίας συμπερασμάτων.

Αυτή η εκπαιδευτική εκπόνηση (διαπολιτισμική ή προσωπική) στοχεύει σε αναφορικούς και μέσου επιπέδου ειδικευμένους στην AI, οι οποίοι επιθυμούν να εγκαταστήσουν και να διαφυλάξουν μοντέλα AI χρησιμοποιώντας την πλατφόρμα CloudMatrix με ενσωμάτωση CANN και MindSpore.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Χρησιμοποιήσουν το CloudMatrix για πακέτο, εγκατάσταση και υπηρεσία μοντέλων.
• Μετατρέψουν και βελτιώσουν τα μοντέλα για τα Ascend chipsets.
• Εγκαταστήσουν διαδίκτυα για υπηρεσίες επεξεργασίας συμπερασμάτων πραγματικού χρόνου και μέρους.
• Στοχεύουν τις εγκαταστάσεις και βελτιώνουν την απόδοση σε παραγωγικές ρυθμίσεις.

Σχήμα της Εκπαίδευσης

• Ενεργοποιημένη μάθηση και συζήτηση.
• Πρακτική χρήση του CloudMatrix με πραγματικά σενάρια εγκατάστασης.
• Εξοπλισμένες ασκήσεις που καθοδηγούνται με έphasis στη μετατροπή, τη βελτίωση και την επέκταση.

Επιλογές Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθεί μια προσωπικοποιημένη εκπαίδευση για αυτή την ομάδα βάσει της AI υποδομής σας ή του κλειδώματός σας, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διοργανώσετε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης και προγραμματιστές λογισμικού που επιθυμούν να αποκτήσουν μια θεμελιώδη κατανόηση των αρχών και των πρακτικών μηχανικής τεχνητής νοημοσύνης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες και τεχνολογίες πίσω από την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση.
• Εφαρμόστε βασικά μοντέλα μηχανικής εκμάθησης χρησιμοποιώντας TensorFlow και PyTorch.
• Εφαρμόστε τεχνικές AI για την επίλυση πρακτικών προβλημάτων στην ανάπτυξη λογισμικού.
• Διαχειριστείτε και διατηρήστε έργα τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας βέλτιστες πρακτικές στη μηχανική τεχνητής νοημοσύνης.
• Αναγνωρίστε τις ηθικές συνέπειες και τις ευθύνες που σχετίζονται με την ανάπτυξη συστημάτων AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου και
προγραμματιστές λογισμικού που επιθυμούν να δημιουργήσουν έξυπνες εφαρμογές χρησιμοποιώντας AI και ML.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις προηγμένες έννοιες και τεχνολογίες πίσω από το AI και το ML.
• Αναλύστε και οπτικοποιήστε δεδομένα για να ενημερώσετε την ανάπτυξη μοντέλων AI/ML.
• Κατασκευάστε, εκπαιδεύστε και αναπτύξτε αποτελεσματικά μοντέλα AI/ML.
• Δημιουργήστε έξυπνες εφαρμογές που μπορούν να λύσουν προβλήματα του πραγματικού κόσμου.
• Αξιολογήστε τις ηθικές επιπτώσεις των εφαρμογών AI σε διάφορους κλάδους.

Χινέζικες GPU αρχιτεκτονικές όπως Huawei Ascend, Biren και Cambricon MLUs παρέχουν εναλλακτικές λύσεις για το CUDA, τυγχάνοντας ιδιαίτερης συμπλήρωσης για την αυτόματη εξελίξη (AI) και τους τομείς υψηλών πERFORMANCE computing (HPC) στην οικογένεια.

Αυτή η διδασκαλία, με επικοινωνία του εκπαιδεύτη (δια παραλλαγής ή σε υπερθέση), είναι απευθείας διευθετημάτων του GPU προγραμματιστών και ειδικών υπολογιστικών πόρων με ανάγκη να μεταφέρουν και βελτιώσουν τα οντικά CUDA εφαρμογές για τη δημοσίευση σε χινέζικους πίνακες hardware.

Με τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Αξιολογήσουν την παραθέση των ακόμα CUDA εργαζομένων με χινέζικα αντικείμενα άλλων.
• Μετάφερουν κώδικα CUDA πλατφόρμες στο Huawei CANN, Biren SDK και την περιβάλλον Cambricon BANGPy.
• Ελέγχουν τη δύναμη και εντοπίζουν βελτιστοποίηση σημεία μεταξύ πλατφόρμων.
• Αντιμετωπίζουν πρακτικά προβλήματα και υποστήριξη cross-architecture και έγκριση.

Εργασιακό σχεδιασμός του δίδασκαλ

• Δυναμική εξήγηση και συζήτηση.
• Προσωπικά μεταφοράς κώδικα και αντίθεση δυναμικό που εργασία labs.
• Οδηγούμενες άσκησης συγκεντρωμένη για τη χρήση πολλών GPU αποδοχή στρατηγικές.

Επιλογές Προσωπικοποίησης του δίδασκαλ

• Για να απαιτήσετε μια προσωπικοποιημένη εξυπηρέτηση για το δίδασκαλ βάσεις στην ηχεία σας ή CUDA project, παρακαλώ αποφασίστε μας να εγκαθιδρύσετε.

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται από εκπαιδευτικούς, στόχο της έχει να είναι όλοι όσοι θέλουν να εξασφαλίσουν ότι η εταιρεία τους είναι συμβατή, μειώνει τα κινδύνους και δημιουργεί ένα προσωπικό που να χρησιμοποιεί ασφαλώς και εθικά την Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ).

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν πώς λειτουργούν τα συστήματα ΤΝ και τι είναι τα δυνατά τους εφαρμογές.
• Αναγνωρίζουν τους κινδύνους και τις περιορισμούς που σχετίζονται με τα συστήματα ΤΝ.
• Σέβονται τις απαιτήσεις νόμου και εθικών προδιαγραφών που είναι σχετικές.

· Φιλόξενη δέσμευση και εισαγωγή

· Βασικά της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ)

• Ορίζουμε και λειτουργούμε τη ΤΝ
• Machine Learning vs. Neural Networks vs. άλλα τεχνολογίες ΤΝ
• Πρακτικά πεδία εφαρμογής

· Νομικό πλαίσιο

• EU AI Act και εθνική υλοποίηση
• Γενικός Data Protection Κανονισμός (GDPR) σε περιβάλλοντα ΤΝ
• Θέματα ευθύνης με τα συστήματα ΤΝ

· Ενορχήσεις και κοινωνικά πρότυπα

• Προκατάληψη και διάκριση στη ΤΝ
• Διαφάνεια και ακολουθησιμότητα
• Εταιρική ευθύνη στη χρήση ΤΝ

· Τεχνική δεξιότητα

• Εισαγωγή στη ανάλυση δεδομένων και τη μηχανική μάθηση
• Βασική κατανόηση των λογισμικών συναρτήσεων και της επεξεργασίας δεδομένων
• Πρακτική χρήση εργαλείων και πλατφόρμων ΤΝ

· Risk Management

• Αναγνώριση και αξιολόγηση των κινδύνων
• Μέτρα για τη μείωση σφαλμάτων και ασυνήθιστης χρήσης
• Εποχιακή επόψη και έλεγχος των συστημάτων ΤΝ

Σύννοηση και Προσαρμογή του EU AI Act

Από 2 Φεβρουαρίου 2025, ο Κανονισμός της ΕΕ για τη ΤΝ, γνωστός ως EU AI Act, είναι επίσης σε δύναμη. Αλλά αυτό σημαίνει ότι η εκπαίδευση για τη ΤΝ είναι τώρα υποχρεωτική; Πολύ. Ο EU AI Act απαιτεί συγκεκριμένα από τις εταιρείες να προετοιμάσουν κατάλληλα τους υπαλλήλους τους για τη διαχείριση Artificial Intelligence (AI) μέσω από συγκεκριμένη και αποτελεσματική εκπαίδευση ΤΝ. Ο τελικός στόχος είναι να εξασφαλίσουμε ότι τα συστήματα ΤΝ χρησιμοποιούνται ασφαλώς και εθικά μέσα στις εταιρείες.

Τι σημαίνει αυτό για την οργάνωσή σας;

• Πώς πρέπει να εφαρμόσετε σωστά τη υποχρεωτική εκπαίδευση ΤΝ;
• Ποιοι είναι οι γενικοί περιεχόμενοι που θα πρέπει να καλύπτει η εκπαίδευσή σας;

Με την αξιοσημείωτη εξέλιξη των τεχνολογιών ΤΝ, οι σχετικοί κινδύνοι έχουν αυξηθεί σημαντικά. Ασφαλέστερα εκπαιδευμένο προσωπικό, ηθικά τραπέζια και ανεύθυνη χρήση δεδομένων μπορούν να οδηγήσουν σε σοβαρές επιπτώσεις για τόσο τις εταιρείες όσο και την κοινωνία. Μέσω του EU AI Act, η ΕΕ δεν απλά προωθεί την ασφαλή και ευθύνη χρήση της ΤΝ, αλλά επιδιώκει επίσης να βελτιώσει τη συνολική ανταγωνιστικότητα της Ευρώπης σε αυτό το κρίσιμο πεδίο.

Περιλήψη της υποχρεωτικής εκπαίδευσης ΤΝ

Ο EU AI Act διάκρινε μεταξύ διαφόρων κατηγοριών κινδύνου των συστημάτων ΤΝ. Σύμφωνα με το αν εκμεταλλεύεται η οργάνωσή σας υψηλού κινδύνου ΤΝ (όπως στη γιατρική ή την πίστωση) ή χαμηλότερου κινδύνου συστήματα, οι ειδικές υποχρεώσεις εκπαίδευσης μπορεί να διαφέρουν.

Οργανώσεις που θα πρέπει να συμμορφωθούν:

• Εταιρείες που ανάπτυσσουν, λειτουργούν ή χρησιμοποιούν συστήματα και εργαλεία ΤΝ.
• Προμηθευτές και λειτουργοί υψηλού κινδύνου συστημάτων ΤΝ.
• Οργανώσεις που επεξεργάζονται προσωπικά δεδομένα χρησιμοποιώντας ΤΝ.

Στόχοι της εκπαίδευσης

Μέσω της υποχρεωτικής εκπαίδευσης ΤΝ, οι υπάλληλοι θα προετοιμαστούν να:

• Καταλάβουν πώς λειτουργούν τα συστήματα ΤΝ και τι είναι τα δυνατά τους εφαρμογές.
• Αναγνωρίζουν τους κινδύνους και τις περιορισμούς που σχετίζονται με τα συστήματα ΤΝ.
• Σέβονται τις απαιτήσεις νόμου και εθικών προδιαγραφών που είναι σχετικές.

Αυτή η εξωτική εκπαίδευση εξασφαλίζει ότι η οργάνωσή σας είναι συμβατή, μειώνει τους κινδύνους και δημιουργεί ένα προσωπικό που να χρησιμοποιεί ασφαλώς και εθικά την ΤΝ.

Προτύπωση Κατάστασης Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθεί μια προτυπωμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρσό, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Ακροατής

• Οργανώσεις που ανάπτυσσουν, λειτουργούν ή χρησιμοποιούν συστήματα ΤΝ
• Προμηθευτές και λειτουργοί υψηλού κινδύνου συστημάτων ΤΝ
• Οργανώσεις που επεξεργάζονται προσωπικά δεδομένα για AI-βασικές εφαρμογές

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται από εκπαιδευτικούς, στόχο της έχει να είναι όλοι όσοι θέλουν να εξασφαλίσουν ότι η εταιρεία τους είναι συμβατή, μειώνει τα κινδύνους και δημιουργεί ένα προσωπικό που να χρησιμοποιεί ασφαλώς και εθικά την Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ).

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν πώς λειτουργούν τα συστήματα ΤΝ και τι είναι τα δυνατά τους εφαρμογές.
• Αναγνωρίζουν τους κινδύνους και τις περιορισμούς που σχετίζονται με τα συστήματα ΤΝ.
• Σέβονται τις απαιτήσεις νόμου και εθικών προδιαγραφών που είναι σχετικές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα από εκπαιδευτές (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους επαγγελματίες πληροφορικής που επιθυμούν να αποκτήσουν μια θεμελιώδη κατανόηση των έξυπνων εφαρμογών και του τρόπου εφαρμογής τους σε διάφορους κλάδους.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε την ιστορία, τις αρχές και τον αντίκτυπο της τεχνητής νοημοσύνης.
• Προσδιορίστε και εφαρμόστε διαφορετικούς αλγόριθμους μηχανικής μάθησης.
• Διαχειριστείτε και αναλύστε αποτελεσματικά δεδομένα για εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.
• Αναγνωρίστε τις πρακτικές εφαρμογές και τους περιορισμούς της τεχνητής νοημοσύνης σε διαφορετικούς τομείς.
• Συζητήστε τις ηθικές εκτιμήσεις και τις κοινωνικές επιπτώσεις της τεχνολογίας AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, μηχανικούς και επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να κατακτήσουν τις περιπλοκές των έξυπνων εφαρμογών και να τις αξιοποιήσουν για να λύσουν πολύπλοκα, προβλήματα του πραγματικού κόσμου.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εφαρμογή και ανάλυση αρχιτεκτονικών βαθιάς μάθησης.
• Εφαρμόστε τη μηχανική μάθηση σε κλίμακα σε ένα κατανεμημένο υπολογιστικό περιβάλλον.
• Σχεδιασμός και εκτέλεση μοντέλων ενισχυτικής μάθησης για τη λήψη αποφάσεων.
• Αναπτύξτε εξελιγμένα συστήματα NLP για την κατανόηση της γλώσσας.
• Χρησιμοποιήστε τεχνικές όρασης υπολογιστή για ανάλυση εικόνας και βίντεο.
• Αντιμετωπίστε ηθικά ζητήματα κατά την ανάπτυξη και την ανάπτυξη συστημάτων AI.

Ascend, Biren και Cambricon είναι οι προηγμένες πλατφόρμες υλικού για τα μηχανικά νοημοσύνης στην Κίνα, κάθε μία επιφέροντας υπερβολική αcceleration και εργαλεία προφιλαρχικής για παραγωγικά μηχανικά νοημοσύνης λειτουργίες.

Αυτό το επανδρωμένο κλάση (διαμαρτυρία ή γνωστή) στόχο είναι ανώτερο επίπεδο AI υφιστάμενος και δημιουργία μηχανικά μηχανικές που θέλουν να βελτιωθούν επιπέδου model inference και training workflows σε πολλαπλά Chinese AI χιπ πλατφόρμες.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Benchmark models σε Ascend, Biren και Cambricon πλατφόρμες.
• Αναγνωρίζουν τις συστήματος bottlenecks και memory/compute αδυνάμειες.
• Εφαρμόζει graph-level, kernel-level, και operator-level βελτιώσεις.
• Tune εγκατάσταση pipelines για να βελτιωθούν throughput και latency.

Δομή του Κλάση

• Επικοινωνητικός διάλογος και συζήτηση.
• Χερσαία χρήση του προφιλαρχικών και βελτιωτικών εργαλείων σε κάθε πλατφόρμα.
• Οδηγημένες ασκήσεις με κέντρο του πρακτική tuning περιστάσεις.

Προσαρμοστικό Διδακτικό Υλικό

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοστική εκπαίδευση για αυτή την ομάδα βασισμένη στο performance περιβάλλον και μοντέλου type, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να το διατάξετε.