Schița de curs

Introducere în Platforma Huawei Ascend

  • Prezentare generală a arhitecturii și ecosistemului Ascend
  • Prezentare generală a 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 exemplu

Dezvoltarea Modelelor cu MindSpore

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

Optimizarea Performanței pe Ascend

  • Fuziunea operatorilor și nuclee personalizate
  • Strategia de tiling și planificarea AI Core
  • Instrumente de benchmark și profiling

Strategii de Implementare

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

Depanare și Monitorizare

  • Utilizarea Profiler și AiD pentru urmărire
  • Depanarea erorilor de runtime
  • Monitorizarea utilizării resurselor și a debitului

Studiu de Caz și Integrare în Laborator

  • Dezvoltarea unui pipeline complet folosind MindSpore
  • Laborator: Construiți, optimizați și implementați un model pe Ascend
  • Comparație de performanță cu alte platforme

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea rețelelor neuronale și a fluxurilor de lucru AI
  • Experiență în programarea Python
  • Familiaritate cu procesele de antrenare și implementare a modelelor

Publicul țintă

  • Ingineri AI
  • Oameni de știință de date 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