Εκπαίδευση CANN στη Λευκωσία

O Huawei Ascend είναι μια οικογένεια προεπεξεργαστών για την ΤΕΝ (Τεχνητή Νοημοσύνη) που σχεδιάστηκε για αυξημένη απόδοση στη συμπερασματική εκτίμηση και την καλλιέργεια.

Αυτή η οδηγία που διεξάγεται από εκπαιδευτικό (online ή on-site) απευθύνεται σε ενδιάμεσο επίπεδο μηχανικούς ΤΕΝ και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να αναπτύξουν και να βελτιώσουν τα μοντέλα νευρωνικών δικτύων χρησιμοποιώντας τη πλατφόρμα Huawei Ascend και το εργαλειοθήκη CANN.

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

• Καθιέρωση και ρύθμιση του περιβάλλοντος ανάπτυξης CANN.
• Ανάπτυξη εφαρμογών ΤΕΝ χρησιμοποιώντας τους προσδιορισμούς MindSpore και CloudMatrix.
• Βελτίωση της απόδοσης στα Ascend NPUs χρησιμοποιώντας περιστασιακά ελέγχοντα και μηχανήματα.
• Κατασκευή των μοντέλων σε περιβάλλον edge ή cloud.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Πρακτική χρήση της πλατφόρμας Huawei Ascend και του εργαλειοθήκη CANN σε δειγματικές εφαρμογές.
• Οδηγούμενα ασκήματα με τόνεμα στην κατασκευή, εκπαίδευση και κατασκευή μοντέλων.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα βάσει της υποδομής σας ή των συνόλων δεδομένων, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να το αξιοποιήσετε.

Το AI stack της Huawei — από το χαμηλό επίπεδο CANN SDK μέχρι το υψηλό επίπεδο πλατφόρμα MindSpore — προσφέρει ένα συμβαδίστρα AI development και deployment environment που είναι εκπληρωμένο για το hardware Ascend.

Αυτή η διδασκαλία με υπόχρηση (online ή σε προσωπικό περιβάλλον) είναι κατευθυνόμενη σε τεχνικούς επαγγελματίες μεξές επίπεδου αρχής ως εξειδίκευσης που θέλουν να κατανοήσουν πώς τα σύμβολα CANN και MindSpore λειτουργούν μαζί για να υποστηρίξουν AI lifecycle management και απόφασες infrastructure.

Από το τέλος της διάταξης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν την ακτίνα architecture του AI compute stack της Huawei.
• Αναγνωρίσουν πώς CANN υποστηρίζει μοντέλων optimisation και deployment σε hardware level.
• Εκτιμήσουν το framework και toolchain MindSpore σε αναφορά προς επιχειρηματικές εναλλαγές.
• Θέσουν το AI stack της Huawei μέσα σε enterprise ή cloud/on-prem environments.

Σχήμα της Διάταξης

• Διακριτική διάλεξη και συζήτηση.
• Live system demos και case-based walkthroughs.
• Επιλογικές γενικευμένες πράξεις για model flow από το MindSpore στο CANN.

Επιλογές Προσαρμογής Διάταξης

• Για να αίτησε προσαρμοσμένη διδασκαλία για την διάταξη, καταθέστε μια ζήτηση συνεχώς.

Το CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) παρέχει δυναμικά εργαλεία υποστήριξης και βελτιστοποίησης για εφαρμογές ζωντανής τεχνητής νοημοσύνης στην ανίχνευση εικόνας και NLP, ειδικά σε υπολογιστική υποδομή Huawei Ascend.

Αυτή η εκπαιδευτική δραστηριότητα, που καθοδηγείται από εκπαιδευτή (online ή όντως), στρέφεται προς μεταξύ-επίπεδους ειδικοί της τεχνητής νοημοσύνης, οι οποίοι θέλουν να κατασκευάζουν, να υποστηρίζουν και να βελτιστοποιούν τα μοντέλα ανίχνευσης εικόνας και γλώσσας χρησιμοποιώντας το CANN SDK για περιπτόσεις χρήσης παραγωγής.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Υποστηρίζουν και βελτιστοποιούν μοντέλα CV και NLP χρησιμοποιώντας CANN και AscendCL.
• Χρησιμοποιούν τα εργαλεία CANN για να μετατρέψουν τα μοντέλα και να τα ολοκληρώσουν σε ζωντανές πιπάδες.
• Βελτιστοποιούν την απόδοση κυρίων εργασιών όπως η ανίχνευση, η κατηγοριοποίηση και η ανάλυση συναισθήματος.
• Κατασκευάζουν πιπάδες CV/NLP τόνων για υλοποίηση σε κρίσιμους ή σε βασισμένες στον νεφέλη.

Μορφή του μαθήματος

• Ενεργός διάλογος και δείγμα.
• Πρακτική εργασία με υποστήριξη μοντέλων και προφίλ απόδοσης.
• Σχεδιασμός ζωντανών πιπάδων χρησιμοποιώντας πραγματικές εφαρμογές CV και NLP.

Εξουσιοδότηση του μαθήματος

• Για να ζητήσετε εξουσιοδοτημένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να καταλογίσετε.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) και Apache TVM επιτρέπουν προηγμένες παραμετροποιήσεις και τυποποίηση των λειτουργιών μοντέλων AI για Huawei Ascend υπολογιστικό εξοπλισμό.

Αυτή η διδασκαλία από εξειδικευμένους καθηγητές (διαδικτύου ή σε υποψήφια περιοχή) στοχεύει σε προηγμένους λογισμικούς ανάπτυξης συστημάτων οι οποίοι επιθυμούν να κατασκευάσουν, εφαρμόσουν και παραμετροποιήσουν τυποποιημένες λειτουργίες για μοντέλα AI χρησιμοποιώντας το πρότυπο προγράμματος TIK της CANN και τη συνδυασμό με τον εξελίστηκα TVM.

Από το τέλος αυτής της διάθεσης, οι μετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Γράψουν και δοκιμάσουν τυποποιημένες λειτουργίες AI χρησιμοποιώντας το TIK DSL για περιστατικό στοιχείο Ascend.
• Συνδυάζουν τις εγγενές λειτουργίες με το runtime και το γραφικό πραγματοποίησης της CANN.
• Χρησιμοποιήσουν TVM για προγράμματα λειτουργιών, αυτόματη παραμέτρωση και μετρήσεις.
• Λύνουν επισκοπείς και τροποποιούν το υψηλό επίπεδο παραγωγικότητας για αρχικές συμβουλές λογισμικού.

Μορφή της διάθεσης

• Δεικτικό μάθημα και παρουσίαση.
• Προσωπική κώδικα λειτουργιών χρησιμοποιώντας τα pipeline TIK και TVM.
• Δοκιμές και παραμέτρωση σε Ascend hardware ή εικονικά υλή.

Προθεσμίες τυποποιημένης διδασκαλίας

• Με παραίτηση για μια τυποποιημένη εξάσκηση για αυτή τη διάθεση, καλεστε μας για σχεδιασμό.

Ο πακέτος Huawei's Ascend CANN επιτρέπει την ισχυρή αποδοχή AI σε όρια συσκευών, όπως το Ascend 310. Το CANN παρέχει επιβεβαιωμένα εργαλεία για την κάθετη μετάφραση, βελτίωση και εγκατάσταση μοντέλων όπου η υπολογιστική δύναμη και το μνήμη είναι περιορισμένες.

Αυτός ο εκπαιδευτικός διδάσκων, ζωντανός τρέινινγ (διαδικτύου ή σε χώρο) προσβλέπει σε εξειδίκευτες αναπτυκτές AI και μεταγωγείς που θέλουν να εγκαταστήσουν και βελτιώσουν μοντέλα σε όρια συσκευών Ascend χρησιμοποιώντας το εργαλείο CANN.

Τέλος αυτής της μάθησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Προετοιμάσουν και μεταφέρουν μοντέλα AI για το Ascend 310 χρησιμοποιώντας τα εργαλεία CANN.
• Σχεδιάζουν πινακίδες παραδόσεως με MindSpore Lite και AscendCL.
• Βελτιώσουν την επίδοση των μοντέλων σε περιβάλλοντα υπολογιστικής δύναμης και μνήμης.
• Εγκαταστήσουν και ελέγχουν εφαρμογές AI σε πραγματικά χώρο edge αποτελεσματικότητα.

Μορφή του κύκλου μαθημάτων

• Δυναμικός λόγος και παρουσίαση.
• Πρακτική εργασία με πινακίδες συσκευών edge και σενάρια.
• Ζωντανά παραδείγματα εγκατάστασης σε υπολογιστική hardware edge.

Προεπιλεγμένες Επιλογές του Κύκλου Μαθημάτων

• Για μια προσαρμοσμένη εκπαιδευτική διαδικασία για αυτό το κύκλο μαθημάτων, σας παρακαλούμε να επικοινωνήσετε μαζί μας για να ορίσετε.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) είναι η AI πλατφόρμα υπολογισμών της Huawei που χρησιμοποιείται για την εκτύπωση, αποτελεσματικότερη λειτουργία και εγκατάσταση AI πολλαπλών μοντέλων στους Ascend AI διευθυντές.

Αυτή η εκπαίδευση από εξειδικευμένο ιδρυτή (διαδικτύου ή σωστών τόπων) προσβάλλει νέους AI προγραμματιστές που επιθυμούν να καταλάβουν πώς CANN αποτελεί μέρος του ζωντανού σχηματισμού, από τη διδασκαλία ως την εγκατάσταση, και πώς λειτουργεί με πλατφόρμες όπως η MindSpore, TensorFlow και PyTorch.

Ακούντας την εξάμηνη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τον στόχο και τη δομή του πακέτου CANN.
• Αρχιστεί ανάπτυξη περιβάλλον με CANN και MindSpore.
• Μετατρέψετε και εγκατάσταση απλών AI μοντέλων στο Ascend υλικό.
• Αποκτήστε βασικά γνώση για μέλλον CANN τεχνική αξίωση και εγκατάσταση έργων.

Μορφή του Κύκλου

• Διεξοδικός διάλογος και συζήτηση.
• Αναπτυξιακές εργασίες με απλή ηχή διάθεση.
• Τυπικό περιβάλλον του CANN και συνδυασμών σημεία.

Προσαρμογή Κύκλου

• Για να αιτηθεί μια προσαρμοσμένη εξατμισμός για αυτό το κύκλο, παρακαλώ συνδεθείτε μαζί μας για να διοργανώσετε.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) είναι η βάση υπολογισμού τεχνητής νοημοσυνής της Huawei, που επιτρέπει στους διαμόρφωση να προσαρμόζουν και να βελτιοποιούν την απόδοση των εγκαταστάθηκων ιεραρχικών δικτύων σε προεστοχαρακτηρισμένα υπολογιστικά πυρήνες.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδραστική και ζωντανή εκπαίδευση (online ή onsite) απευθύνεται σε προχωρημένους υπολογιστικούς διαμόρφωση τεχνητής νοημοσυνής και σε σύστημα μηχανικούς που θέλουν να βελτιοποιήσουν την απόδοση εξόδων χρησιμοποιώντας το προχωρημένο πακέτο εργαλείων CANN, συμπεριλαμβανομένου του Graph Engine, TIK και ανάπτυξης προσαρμοσμένων operator.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τη χρονολογία λειτουργίας και απόδοσης του CANN.
• Χρησιμοποιήσουν εργαλεία προφίλ (profiling) και Graph Engine για ανάλυση και βελτιοποίηση της απόδοσης.
• Δημιουργήσουν και να βελτιοποιήσουν προσαρμοσμένους operator χρησιμοποιώντας TIK και TVM.
• Εξυγίανουν τα μεγάλα ανεπάρκειες μνήμης και να βελτιώσουν το διαθέσιμο περιθώριο μοντέλων.

Μορφή Κούρσου

• Αλληλεπίδραση με διάλεξη και συζήτηση.
• Εργαστήρια που εκτελούνται υπό ζωντανές συνθήκες με ανάλυση προφίλ και προσαρμογή operator.
• Εξασκήσεις βελτιοποίησης χρησιμοποιώντας περιπτικά παραδείγματα κατασκευασμένων εφαρμογών.

Επιλογές Προσαρμογής Κούρσου

• Για να παρακαλέσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διορθώσουμε.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) είναι η πύρα για την υπολογιστική κατάρτιση της Huawei για τη διάθεση και την βελτίωση AI μοντέλων σε επεξεργαστές Ascend AI.

Αυτή η εκμάθηση υπό καθοδήγηση (διαδικτύου ή αποκλειστικά) στοχεύει σε μέσο επίπεδο AI ανάπτυξης και μηχανικού που θέλει να διαθέσει τρέχοντα AI μοντέλα αποτελεσματικά στο υλικό Huawei Ascend χρησιμοποιώντας το πακέτο εργαλείων και εργαλεία CANN, όπως το MindSpore, TensorFlow ή PyTorch.

Από το τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνειδητοποιήσουν την αρχιτεκτονική CANN και το ρόλο της στη διαδικασία διάθεσης AI.
• Μετατρέψουν και προσαρμογή μοντέλων από φιλόξενους πλαίσιο τεχνητής νοημοσύνης σε μορφές που είναι συμβατές με το Ascend.
• Χρησιμοποιήσουν εργαλεία όπως ATC, OM μετατροπή μοντέλων και το MindSpore για πρόληψη στο edge και στο cloud.
• Διαγνώσουν προβλήματα διάθεσης και βελτιώσουν τη λειτουργία σε υλικό Ascend.

Σχέδιο της Μαθήσης

• Δυναμική διάλεξη και παρουσίαση.
• Εργασία με χέρι το πάνω χρησιμοποιώντας εργαλεία CANN και simulators δικτύου Ascend.
• Εφαρμοστικά σενάρια διάθεσης βασισμένα σε AI μοντέλα πραγματικής κατάστασης.

Προτυπώνονται τις Μαθήσεις σύμφωνα με τις ανάγκες

• Για να πρότυπωσετε μια εκμάθηση γι' αυτή τη διάλεξη, η καταλήψτε επικοινωνία μαζί μας.