Cursuri de pregatire Introducere în programarea GPU

Huawei Ascend este o familie de procesoare AI proiectate pentru inferență și antrenament de înaltă performanță.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată inginerilor AI și oamenilor de știință de date de nivel intermediar care doresc să dezvolte și să optimizeze modele de rețele neuronale folosind platforma Huawei Ascend și toolkit-ul CANN.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze și să seteze mediul de dezvoltare CANN.
• Să dezvolte aplicații AI folosind fluxurile de lucru MindSpore și CloudMatrix.
• Să optimizeze performanța pe NPU-urile Ascend folosind operatori personalizați și tiling.
• Să implementeze modele în medii de tip edge sau cloud.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuții.
• Utilizare practică a platformei Huawei Ascend și a toolkit-ului CANN în aplicații exemplu.
• Exerciții ghidate axate pe construirea, antrenarea și implementarea modelelor.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs bazată pe infrastructura sau seturile de date ale dumneavoastră, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) este stack-ul de calcul AI al Huawei pentru implementarea și optimizarea modelelor de AI pe procesoarele Ascend AI.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și inginerilor de AI de nivel intermediar care doresc să implementeze modele de AI antrenate eficient pe hardware-ul Huawei Ascend folosind toolkit-ul CANN și unelte precum MindSpore, TensorFlow sau PyTorch.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura CANN și rolul său în pipeline-ul de implementare a AI.
• Să convertească și să adapteze modele din framework-uri populare la formate compatibile cu Ascend.
• Să folosească unelte precum ATC, conversia de modele OM și MindSpore pentru inferență la margine și în cloud.
• Să diagnosticheze probleme de implementare și să optimizeze performanța pe hardware-ul Ascend.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și demonstrație.
• Lucrări practice în laborator folosind unelte CANN și simulatoare sau dispozitive Ascend.
• Scenarii practice de implementare bazate pe modele de AI din lumea reală.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Accelerațorii AI Biren sunt dispozitive de înaltă performanță GPU concepute pentru sarcini de lucru AI și HPC, cu susținere pentru antrenament la scară largă și inferență.

Acest training live, condus de un instrucțuator (online sau în prezență), este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar până avansat care dorește să programeze și să optimizeze aplicații folosind stack-ul proprietar GPU al Birien, cu comparații practice cu mediu CUDA.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Comprende arhitectura Biren GPU și ierarhia memoriei.
• Configurați mediul de dezvoltare și utilizați modelul de programare al Birien.
• Traduceți și optimizați codul CUDA pentru platformele Biren.
• Aplicați tehnici de ajustare a performanței și de depurare.

Format al cursului

• Lecturi interactive și discuții.
• Utilizarea practică a SDK-ului Biren în sarcini de lucru GPU exemple.
• Exerciții guiite dedicate portabilizării și ajustării performanței.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat bazat pe stiva aplicațiilor sau nevoile de integrare, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Cambricon MLUs (Machine Learning Unități) sunt chipuri AI specializate optimizate pentru inferență și antrenament în scenarii la marginea rețelei și în centre de date.

Acest training live, condus de un instrucțurator (online sau pe locație), se adresează dezvoltatorilor cu nivel intermediar care doresc să construiască și să deployeze modele AI folosind cadrul BANGPy și SDK-ul Neuware pe hardware Cambricon MLU.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediile de dezvoltare pentru BANGPy și Neuware.
• Să dezvolte și să optimizeze modele bazate pe Python și C++ pentru Cambricon MLUs.
• Să deployeze modelele la dispozitive de margine sau centre de date care rulează runtime-ul Neuware.
• Să integreze fluxurile de lucru AI cu caracteristici specifice de accelerare MLU.

Formatul cursului

• Lecții interactive și discuții.
• Utilizarea practică a BANGPy și Neuware pentru dezvoltare și deploy.
• Exerciții guiite cu accent pe optimizare, integrare și testare.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs bazat pe modelul dispozitivului Cambricon sau scenariul dumneavoastră, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) este un set de instrumente pentru calcul AI al Huawei folosit pentru a compila, optimiza și_deploya modelele AI pe procesorii AI Ascend.

Această formare guidată de instrucțoare (online sau în prezență) se adresează dezvoltatorilor AI la nivel începător care doresc să înțeleagă cum CANN se integrează în ciclul de viață al modelelor, din antrenament până la deploy, și cum funcționează cu cadre precum MindSpore, TensorFlow, și PyTorch.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege scopul și arhitectura setului de instrumente CANN.
• Configura un mediu de dezvoltare cu CANN și MindSpore.
• Convertește și deployează o model AI simplă pe hardware-ul Ascend.
• Obține cunoștințe fundamentale pentru proiectele viitoare de optimizare sau integrare cu CANN.

Format al cursului

• Lecturi interactive și discuții.
• Laboratoare practice cu deployarea unui model simplu.
• Pas cu pas a traversării lanțului de instrumente CANN și punctelor de integrare.

Opțiuni de personalizare ale cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Setul de instrumente Ascend CANN al Huawei permite inferențe puternice AI pe dispozitive la marginea rețelei, cum ar fi Ascend 310. CANN oferă instrumente esențiale pentru compilarea, optimizarea și deployul modelelor în medii cu resurse limitate de calcul și memorie.

Această antrenament sub formă de curs (online sau presencial) este destinat dezvoltatorilor AI intermediari și integratorilor care doresc să depună și să optimizeze modelele pe dispozitive la marginea rețelei folosind lanțul de instrumente CANN.

La sfârșitul antrenamentului, participantii vor putea:

• Prepara și converti modele AI pentru Ascend 310 folosind instrumentele CANN.
• Construi pipeline-uri de inferență ușoare folosind MindSpore Lite și AscendCL.
• Optimiza performanța modelelor pentru medii cu resurse limitate de calcul și memorie.
• Deploya și monitoriza aplicațiile AI în scenarii reale la marginea rețelei.

Format al cursului

• Predare interactivă și demonstrații.
• Muncă practică cu modele specifice marginii rețelei și scenarii.
• Exemple de deploy live pe hardware virtual sau fizic la marginea rețelei.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a cere un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Stiva AI a Huawei — de la SDK la nivel scăzut CANN până la cadrul MindSpore la nivel ridicat — oferă un mediu integrat de dezvoltare și implementare AI optimizat pentru hardware Ascend.

Acest training guiț la distanță sau live (online sau pe locație) se adresează profesionistilor tehnici cu niveluri de începător până la intermediar care doresc să înțeleagă cum componentele CANN și MindSpore lucrează împreună pentru a susține gestionarea ciclului de viață AI și deciziile infrastructurii.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura stratificată a stivei de calcul AI a Huawei.
• Identifica modul în care CANN susține optimizarea modelului și implementarea la nivel hardware.
• Evalua cadrul și lanțul de instrumente MindSpore în raport cu alternativele industriei.
• Pozitiona stiva AI a Huawei în mediile enterprise sau cloud/on-prem.

Formatul Cursului

• Lectură interactivă și discuție.
• Demo-uri live ale sistemelor și parcurgeri bazate pe cazuri.
• Laboratoare guiț opționale privind fluxul modelului din MindSpore în CANN.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

CANN SDK (Compute Architecture pentru Neural Networks) este fundamentul de calcul AI al Huawei care permite dezvoltatorilor să ajusteze și optimizeze performanța rețelelor neuronale depozitare pe procesorii Ascend AI.

Acest training dirijat de instrucțuator (în mod online sau în prezență) este destinat dezvoltatorilor avansați de AI și inginerilor sistemelor care doresc să optimizeze performanța inferenței folosind setul avansat de instrumente al CANN, inclusiv Motorul Grafic, TIK și dezvoltarea operatorilor personalizați.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura de runtime a CANN și ciclul de viață al performanței.
• Să folosească instrumentele de profilare și Motorul Grafic pentru analiza și optimizarea performanței.
• Să creeze și să optimizeze operatori personalizați folosind TIK și TVM.
• Să rezolve bocagele de memorie și să îmbunătățească fluxul modelului.

Format al cursului

• Lecții interactive și discuții.
• Ateliere practice cu profilare în timp real și ajustare a operatorilor.
• Exerciții de optimizare folosind exemple de depozitare pentru cazuri speciale.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să vă adresați la noi pentru programare.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) oferă unelte puternice de implementare și optimizare pentru aplicații AI în timp real din computer vision și NLP, în special pe hardware Huawei Ascend.

Această instruire live, guvernată de instructor (online sau la fața locului), este destinată practicienilor intermediari ai inteligenței artificiale care doresc să construiască, să implementeze și să optimizze modele de computer vision și limbaj natural folosind CANN SDK pentru cazuri de utilizare în producție.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Implementa și optimiza modele CV și NLP folosind CANN și AscendCL.
• Folosi instrumentele CANN pentru a converti modelele și să le integreze în pipeline-uri live.
• Optimiza performanța inferenței pentru sarcini precum detectarea, clasificarea și analiza sentimentului.
• Construi pipeline-uri live de CV/NLP pentru scenarii de implementare pe margine sau în cloud.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și demonstrație.
• Laborator de manipulare cu implementarea modelelor și profilarea performanței.
• Proiectarea pipeline-urilor live folosind cazuri reale de utilizare din CV și NLP.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a programa.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) și Apache TVM permit optimizarea și personalizarea avansată a operatorilor de modele AI pentru hardware-ul Huawei Ascend.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de sisteme de nivel avansat care doresc să construiască, să implementeze și să ajusteze operatori personalizați pentru modele AI folosind modelul de programare TIK al CANN și integrarea compilatorului TVM.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Scrie și testează operatori AI personalizați folosind TIK DSL pentru procesoarele Ascend.
• Integrează operatori personalizați în runtime-ul CANN și graful de execuție.
• Folosește TVM pentru planificarea operatorilor, auto-ajustarea și benchmarking.
• Depanează și optimizează performanța la nivel de instrucțiuni pentru modele de calcul personalizate.

Formatul cursului

• Curs interactiv și demonstrații.
• Scrierea de cod pentru operatori folosind pipeline-urile TIK și TVM.
• Testare și ajustare pe hardware-ul Ascend sau simulatoare.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Arhitecturile chinezești GPU, cum ar fi Huawei Ascend, Biren și Cambricon MLU, oferă alternative CUDA adaptate pentru piețele locale de AI și HPC.

Acest training live (online sau presencial), condus de un instrucțurator, se adresează programatorilor avansati și specialistilor infrastructurii care doresc să migreze și să optimizeze aplicațiile existente CUDA pentru a fi depozitate pe platformele hardware chinezești.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Evaluea compatibilitatea sarcinilor de lucru CUDA existente cu alternativele de chipuri chinezești.
• Migra bazile de cod CUDA către mediul Huawei CANN, Biren SDK și Cambricon BANGPy.
• Compara performanța și identifica punctele de optimizare pe mai multe platforme.
• Răspunde la provocările practice în sprijinul și depunerea multi-arhitectură.

Formatul cursului

• Lecții interactive și discuții.
• Laboratoare practice de traducere a codului și compararea performanței.
• Sesiuni guiâte cu accent pe strategiile de adaptare multi-GPU.

Opțiuni pentru personalizarea cursului

• Pentru a solicita un training personalizat bazat pe platforma sau proiectul CUDA dvs., vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Ascend, Biren și Cambricon sunt platforme hardware de IA lider în China, oferind fiecare instrumente unice de accelerare și profilare pentru sarcinile AI la scară de producție.

Acest antrenament live, sub conducerea instruirei (online sau pe locație), se adresează inginerilor avansați de infrastructură AI și performanță care dorește optimizarea fluxurilor de lucru pentru inferența și antrenarea modelelor pe mai multe platforme de chipuri AI chinezești.

La sfârșitul acestui antrenament, participantii vor putea:

• Benchmark-a modelle pe platformele Ascend, Biren și Cambricon.
• Identifica bocanci de sistem și ineficiențe la nivelul memoriei/sursei de calcul.
• Aplica optimizări la nivelul graficului, nucleului și operatorului.
• Tuneaza pipeline-urile de implementare pentru a îmbunătăți fluxul și întârzierile.

Format al cursului

• Lecții interactive și discuții.
• Utilizarea practică a instrumentelor de profilare și optimizare pe fiecare platformă.
• Exerciții guiți care se concentrează pe scenarii practice de tuneare.

Opțiuni pentru personalizarea cursului

• Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs în funcție de mediul dvs. de performanță sau tipul modelului, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.