Creación de Operadores de IA Personalizados con CANN TIK y TVM

Huawei Ascend es una familia de procesadores de inteligencia artificial diseñados para ofrecer un alto rendimiento en inferencia y entrenamiento.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel intermedio que deseen desarrollar y optimizar modelos de redes neuronales utilizando la plataforma Ascend de Huawei y el kit de herramientas CANN.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y configurar el entorno de desarrollo de CANN.
• Desarrollar aplicaciones de IA utilizando flujos de trabajo de MindSpore y CloudMatrix.
• Optimizar el rendimiento en NPUs Ascend mediante operadores personalizados y técnicas de tiling.
• Implementar modelos en entornos edge o cloud.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusión.
• Práctica con el uso de Huawei Ascend y el kit de herramientas CANN en aplicaciones de muestra.
• Ejercicios guiados centrados en la construcción, entrenamiento e implementación de modelos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su infraestructura o conjuntos de datos, póngase en contacto con nosotros para organizarlo.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la pila de cómputo de inteligencia artificial de Huawei para el despliegue y optimización de modelos de IA en procesadores Ascend AI.

Esta formación en vivo con instrucción directa (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen implementar modelos de IA entrenados de manera eficiente en hardware Huawei Ascend utilizando el kit de herramientas CANN y herramientas como MindSpore, TensorFlow o PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura de CANN y su papel en la cadena de despliegue de IA.
• Convertir y adaptar modelos de marcos populares a formatos compatibles con Ascend.
• Utilizar herramientas como ATC, conversión de modelos OM y MindSpore para inferencia en bordes y la nube.
• Diagnosticar problemas de despliegue y optimizar el rendimiento en hardware Ascend.

Formato del curso

• Clase interactiva y demostración práctica.
• Práctica de laboratorio utilizando herramientas CANN y simuladores o dispositivos Ascend.
• Escenarios de despliegue prácticos basados en modelos de IA del mundo real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la herramienta de cálculo de IA de Huawei que se utiliza para compilar, optimizar y desplegar modelos de IA en procesadores de IA Ascend.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA principiantes que desean comprender cómo CANN se integra en el ciclo de vida del modelo desde el entrenamiento hasta el despliegue, y cómo funciona con marcos de trabajo como MindSpore, TensorFlow y PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el propósito y la arquitectura de la herramienta CANN.
• Configurar un entorno de desarrollo con CANN y MindSpore.
• Convertir y desplegar un modelo de IA simple en hardware Ascend.
• Adquirir conocimientos básicos para futuros proyectos de optimización o integración con CANN.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con despliegue de modelos simples.
• Recorrido paso a paso por la cadena de herramientas de CANN y los puntos de integración.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

El kit de herramientas Ascend CANN de Huawei permite realizar una inferencia de IA potente en dispositivos de borde, como el Ascend 310. CANN proporciona las herramientas esenciales para compilar, optimizar y desplegar modelos en entornos con recursos computacionales y memoria limitados.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen desplegar y optimizar modelos en dispositivos de borde Ascend utilizando la cadena de herramientas CANN.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas CANN.
• Construir pipelines de inferencia ligeros usando MindSpore Lite y AscendCL.
• Optimizar el rendimiento del modelo para entornos con capacidad de cómputo y memoria limitadas.
• Desplegar y monitorear aplicaciones de IA en casos de uso reales en el borde.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostraciones.
• Práctica en laboratorio con modelos y escenarios específicos para el borde.
• Ejemplos de despliegue en vivo en hardware de borde virtual o físico.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

La pila de inteligencia artificial (IA) de Huawei — desde el SDK de bajo nivel CANN hasta el marco de alto nivel MindSpore — ofrece un entorno de desarrollo e implementación de IA estrechamente integrado, optimizado para el hardware Ascend.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante a intermedio que deseen comprender cómo los componentes CANN y MindSpore trabajan juntos para gestionar el ciclo de vida del modelo y tomar decisiones sobre la infraestructura.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura en capas de la pila de cómputo inteligente de Huawei.
• Identificar cómo CANN respalda la optimización de modelos y el despliegue a nivel de hardware.
• Evaluar el marco MindSpore y su conjunto de herramientas en relación con las alternativas del sector.
• Situación de la pila de IA de Huawei dentro de entornos empresariales, en la nube o instalados localmente (on-premises).

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Demostraciones en vivo del sistema y recorridos prácticos basados en casos.
• Laboratorios guiados opcionales sobre el flujo de modelos desde MindSpore hasta CANN.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la base de computación para IA de Huawei que permite a los desarrolladores ajustar y optimizar el rendimiento de las redes neuronales implementadas en los procesadores de IA Ascend.

Esta formación práctica impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA avanzados e ingenieros de sistemas que deseen optimizar el rendimiento de la inferencia utilizando el conjunto de herramientas avanzado de CANN, incluyendo el Motor de Gráficos (Graph Engine), TIK y el desarrollo de operadores personalizados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de tiempo de ejecución de CANN y su ciclo de vida en términos de rendimiento.
• Utilizar herramientas de perfilado y el Motor de Gráficos para analizar y optimizar el rendimiento.
• Crear y optimizar operadores personalizados utilizando TIK y TVM.
• Resolver cuellos de botella de memoria y mejorar el throughput del modelo.

Formato del curso

• Lecciones interactivas y discusión grupal.
• Laboratorios prácticos con perfilado en tiempo real y ajuste de operadores.
• Ejercicios de optimización utilizando ejemplos de implementación en casos extremos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) proporciona herramientas potentes para el despliegue y la optimización de aplicaciones de inteligencia artificial en tiempo real, especialmente en hardware Huawei Ascend.

Esta formación presencial en vivo (en línea o in situ) está dirigida a profesionales intermedios de inteligencia artificial que desean construir, desplegar y optimizar modelos de visión y lenguaje utilizando el SDK CANN para casos de uso en producción.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Desplegar y optimizar modelos de VC y PLN utilizando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas CANN para convertir modelos e integrarlos en flujos de trabajo en vivo.
• Optimizar el rendimiento de la inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
• Construir flujos de trabajo de VC / PLN en tiempo real para escenarios de despliegue en edge o en la nube.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Laboratorio práctico con despliegue de modelos y perfilado de rendimiento.
• Diseño de flujos de trabajo en vivo utilizando casos de uso reales de VC y PLN.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.