Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în platforma Huawei Ascend

  • Prezentare generală a arhitecturii și ecosistemului Ascend
  • Prezentare generală MindSpore și CANN
  • Cazuri de utilizare și relevanță în industrie

Configurarea mediului de dezvoltare

  • Instalarea toolkit-ului CANN și a MindSpore
  • Utilizarea ModelArts și CloudMatrix pentru orchestrarea proiectelor
  • Testarea mediului cu modele demonstrative

Dezvoltarea modelelor cu MindSpore

  • Definirea și antrenarea modelelor în MindSpore
  • Pipeline-uri de date și formatarea seturilor de date
  • Exportul modelelor într-un format compatibil cu Ascend

Optimizarea performanței pe Ascend

  • Fuziunea operatorilor și kernel-uri personalizate
  • Strategia de tiling și planificarea AI Core
  • Instrumente de benchmarking și profiling

Strategii de implementare

  • Compromisuri între implementarea edge și cloud
  • Utilizarea MindX SDK pentru implementare
  • Integrarea cu fluxurile de lucru CloudMatrix

Depanare și monitorizare

  • Utilizarea Profiler și AiD pentru trasare
  • Depanarea erorilor de runtime
  • Monitorizarea utilizării resurselor și a throughput-ului

Studiu de caz și integrare în laborator

  • Dezvoltarea unui pipeline complet folosind MindSpore
  • Laborator: Construiește, optimizează și implementează un model pe Ascend
  • Compararea performanței cu alte platforme

Rezumat și pașii următori

Cerințe

  • Înțelegerea rețelelor neuronale și a fluxurilor de lucru AI
  • Experiență cu programarea Python
  • Familiaritate cu pipeline-urile de antrenare și implementare a modelelor

Public țintă

  • Ingineri AI
  • Data scientists care lucrează cu stack-ul AI Huawei
  • Dezvoltatori ML care folosesc Ascend și MindSpore
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite