Optimización del rendimiento de redes neuronales con CANN SDK

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

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) 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 serán capaces de:

• Configurar y preparar el entorno de desarrollo de CANN.
• Desarrollar aplicaciones de IA utilizando MindSpore y los flujos de trabajo de CloudMatrix.
• Optimizar el rendimiento en NPUs Ascend mediante operadores personalizados y técnicas de segmentación (tiling).
• Implementar modelos en entornos de borde o en la nube.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión grupal.
• Práctica directa con Huawei Ascend y el kit de herramientas CANN en aplicaciones de ejemplo.
• Ejercicios guiados centrados en la construcción, entrenamiento e implementación de modelos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada basada en su infraestructura o conjuntos de datos, contáctenos para coordinarla.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la pila de computación para IA de Huawei, diseñada para implementar y optimizar modelos de inteligencia artificial en procesadores Ascend.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores e ingenieros de nivel intermedio que deseen desplegar 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 este curso, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostraciones.
• Trabajo práctico de laboratorio utilizando herramientas CANN y simuladores o dispositivos Ascend.
• Escenarios prácticos de implementación basados en modelos de IA del mundo real.

Opciones de personalización del curso

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

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la colección de herramientas de computación de inteligencia artificial de Huawei, utilizada para compilar, optimizar e implementar modelos de IA en procesadores de IA Ascend.

Esta formación presencial y en vivo (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores de IA con conocimientos básicos que desean comprender cómo CANN se integra en el ciclo de vida del modelo, desde el entrenamiento hasta la implementación, y cómo funciona junto con marcos como MindSpore, TensorFlow y PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el propósito y la arquitectura del kit de herramientas CANN.
• Configurar un entorno de desarrollo con CANN y MindSpore.
• Convertir e implementar un modelo de IA sencillo en hardware Ascend.
• Adquirir conocimientos fundamentales para futuros proyectos de optimización o integración de CANN.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión grupal.
• Talleres prácticos con implementación de modelos sencillos.
• 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 coordinar los detalles.

El kit de herramientas Ascend CANN de Huawei permite una potente inferencia de IA en dispositivos edge, como el Ascend 310. CANN proporciona las herramientas esenciales para compilar, optimizar y desplegar modelos en entornos con restricciones de cómputo y memoria.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen desplegar y optimizar modelos en dispositivos edge Ascend utilizando el conjunto de herramientas CANN.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Trabajo práctico en laboratorio con modelos y escenarios específicos para edge.
• Ejemplos de despliegue en vivo en hardware edge virtual o físico.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarla.

La pila de IA de Huawei, desde el SDK de bajo nivel CANN hasta el framework de alto nivel MindSpore, ofrece un entorno integrado y optimizado para el desarrollo y despliegue de IA, diseñado específicamente para hardware Ascend.

Esta formación presencial dirigida por instructores (en línea o in situ) está orientada a profesionales técnicos de nivel principiante a intermedio que deseen comprender cómo los componentes CANN y MindSpore colaboran para gestionar el ciclo de vida de la IA y tomar decisiones sobre infraestructura.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura en capas de la pila de computación AI de Huawei.
• Identificar cómo CANN apoya la optimización de modelos y el despliegue a nivel de hardware.
• Evaluar el framework MindSpore y su conjunto de herramientas en relación con las alternativas del sector.
• Posicionar la pila AI de Huawei dentro de entornos empresariales, en la nube o on-premises.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Demos en vivo del sistema y recorridos guiados 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 CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) ofrece potentes herramientas de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y PLN, especialmente en hardware Huawei Ascend.

Este entrenamiento en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de la IA de nivel intermedio que deseen crear, implementar y optimizar modelos visuales y lingüísticos mediante el CANN SDK para casos de uso en producción.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Implementar y optimizar modelos de visión por computadora (CV) y PLN usando CANN y AscendCL.
• Usar herramientas CANN para convertir modelos e integrarlos en canales de trabajo en vivo.
• Optimizar el rendimiento de la inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimientos.
• Crear canales de trabajo de CV/PLN en tiempo real para escenarios de implementación en borde o nube.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostración práctica.
• Laboratorio práctico con implementación de modelos y perfilado de rendimiento.
• Diseño en vivo de canales de trabajo utilizando casos de uso reales de CV y PLN.

Opciones de personalización del curso

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CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) y Apache TVM permiten la optimización avanzada y la personalización de los operadores de modelos de IA para el hardware Huawei Ascend.

Esta formación impartida por un instructor, en formato vivo (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de sistemas de nivel avanzado que deseen crear, implementar y ajustar operadores personalizados para modelos de IA utilizando el modelo de programación TIK de CANN y la integración del compilador TVM.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Escribir y probar operadores de IA personalizados utilizando el DSL de TIK para procesadores Ascend.
• Integrar las operaciones personalizadas en el tiempo de ejecución y el grafo de ejecución de CANN.
• Utilizar TVM para la planificación, auto-ajuste y evaluación comparativa de los operadores.
• Depurar y optimizar el rendimiento a nivel de instrucciones para patrones de cómputo personalizados.

Formato del curso

• Lección interactiva y demostración.
• Práctica de programación de operadores utilizando los flujos de trabajo TIK y TVM.
• Pruebas y ajuste en hardware Ascend o simuladores.

Opciones de personalización del curso

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