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Temario del curso

Introducción al ecosistema AI de Huawei

  • Hardware AI Ascend: descripción general de las series 310, 910 y 910B
  • Componentes de alto nivel: MindSpore, CANN y AscendCL
  • Posicionamiento en la industria y principios de arquitectura

El papel de CANN en la pila AI de Huawei

  • ¿Qué es CANN? Propósito del SDK y capas internas
  • ATC, TBE y AscendCL: compilación y ejecución de modelos
  • Cómo CANN apoya la optimización y el despliegue de inferencia

Descripción general y arquitectura de MindSpore

  • Flujos de trabajo de entrenamiento e inferencia en MindSpore
  • Modo gráfico, PyNative y abstracción de hardware
  • Integración con la NPU Ascend a través del backend CANN

Ciclo de vida AI en Ascend: Del entrenamiento al despliegue

  • Creación de modelos en MindSpore o conversión desde otros frameworks
  • Exportación y compilación de modelos usando ATC
  • Despliegue en hardware Ascend utilizando modelos OM y AscendCL

Comparación con otras pilas AI

  • MindSpore vs. PyTorch, TensorFlow: enfoque y posicionamiento
  • Flujos de trabajo de despliegue en Ascend frente a pilas basadas en GPU
  • Oportunidades y limitaciones para uso empresarial

Escenarios de integración empresarial

  • Casos de uso en manufactura inteligente, IA gubernamental y telecomunicaciones
  • Escalabilidad, cumplimiento normativo y consideraciones del ecosistema
  • Despliegue híbrido en la nube/on-premises utilizando la pila de Huawei

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Familiaridad con flujos de trabajo de IA o arquitectura de plataformas
  • Comprensión básica del entrenamiento y despliegue de modelos
  • No se requiere experiencia previa práctica con CANN o MindSpore

Audiencia objetivo

  • Evaluadores de plataformas de IA y arquitectos de infraestructura
  • Profesionales de DevOps de IA/ML e integradores de pipelines
  • Gerentes tecnológicos y tomadores de decisiones
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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