Developing AI Applications with Huawei Ascend and CANN Képzés

CloudMatrix is Huawei’s unified AI development and deployment platform designed to support scalable, production-grade inference pipelines.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level AI professionals who wish to deploy and monitor AI models using the CloudMatrix platform with CANN and MindSpore integration.

By the end of this training, participants will be able to:

• Use CloudMatrix for model packaging, deployment, and serving.
• Convert and optimize models for Ascend chipsets.
• Set up pipelines for real-time and batch inference tasks.
• Monitor deployments and tune performance in production settings.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of CloudMatrix with real deployment scenarios.
• Guided exercises focused on conversion, optimization, and scaling.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your AI infrastructure or cloud environment, please contact us to arrange.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű mesterségesintelligencia-mérnököknek és szoftverfejlesztőknek szól, akik szeretnének alapos ismereteket szerezni az AI mérnöki elveiről és gyakorlatairól.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI és a gépi tanulás mögött meghúzódó alapvető fogalmakat és technológiákat.
• Valósítson meg alapvető gépi tanulási modelleket TensorFlow és PyTorch használatával.
• Alkalmazzon mesterséges intelligencia technikákat a szoftverfejlesztés gyakorlati problémáinak megoldására.
• Kezelje és tartsa karban az AI-projekteket a mesterséges intelligencia tervezésének bevált gyakorlatainak felhasználásával.
• Ismerje fel az AI-rendszerek fejlesztésének etikai vonatkozásait és felelősségét.

Biren AI Accelerators are high-performance GPUs designed for AI and HPC workloads with support for large-scale training and inference.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level developers who wish to program and optimize applications using Biren’s proprietary GPU stack, with practical comparisons to CUDA-based environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand Biren GPU architecture and memory hierarchy.
• Set up the development environment and use Biren’s programming model.
• Translate and optimize CUDA-style code for Biren platforms.
• Apply performance tuning and debugging techniques.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of Biren SDK in sample GPU workloads.
• Guided exercises focused on porting and performance tuning.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your application stack or integration needs, please contact us to arrange.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) közép- és haladó szintű AI-szakembereknek és
szoftverfejlesztők, akik intelligens alkalmazásokat szeretnének AI és ML segítségével építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a mesterséges intelligencia és az ML mögött rejlő fejlett fogalmakat és technológiákat.
• Elemezze és vizualizálja az adatokat az AI/ML modell fejlesztéséhez.
• Építsen, képezzen és telepítsen hatékonyan AI/ML modelleket.
• Hozzon létre intelligens alkalmazásokat, amelyek képesek megoldani a valós problémákat.
• Értékelje az AI-alkalmazások etikai vonatkozásait a különböző iparágakban.

Chinese GPU architectures such as Huawei Ascend, Biren, and Cambricon MLUs offer CUDA alternatives tailored for local AI and HPC markets.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level GPU programmers and infrastructure specialists who wish to migrate and optimize existing CUDA applications for deployment on Chinese hardware platforms.

By the end of this training, participants will be able to:

• Evaluate compatibility of existing CUDA workloads with Chinese chip alternatives.
• Port CUDA codebases to Huawei CANN, Biren SDK, and Cambricon BANGPy environments.
• Compare performance and identify optimization points across platforms.
• Address practical challenges in cross-architecture support and deployment.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on code translation and performance comparison labs.
• Guided exercises focused on multi-GPU adaptation strategies.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your platform or CUDA project, please contact us to arrange.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű informatikai szakembereknek szól, akik szeretnének alapos ismereteket szerezni az intelligens alkalmazásokról és azok alkalmazásáról a különböző iparágakban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a mesterséges intelligencia történetét, alapelveit és hatását.
• Különböző gépi tanulási algoritmusok azonosítása és alkalmazása.
• Az AI-alkalmazások adatainak hatékony kezelése és elemzése.
• Ismerje fel a mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazásait és korlátait a különböző szektorokban.
• Beszéljétek meg az AI-technológia etikai szempontjait és társadalmi vonatkozásait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű, haladó szintű adattudósoknak, mérnököknek és mesterséges intelligenciával foglalkozó szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani az intelligens alkalmazások fortélyait, és hasznosítani szeretnék azokat az összetett, valós problémákat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Mély tanulási architektúrák megvalósítása és elemzése.
• Méretben alkalmazza a gépi tanulást elosztott számítástechnikai környezetben.
• Megerősítő tanulási modellek tervezése és végrehajtása a döntéshozatalhoz.
• Kifinomult NLP-rendszerek fejlesztése a nyelv megértéséhez.
• Használja a számítógépes látástechnikákat kép- és videóelemzéshez.
• Vegye figyelembe az etikai szempontokat az AI-rendszerek fejlesztése és telepítése során.

Ascend, Biren, and Cambricon are leading AI hardware platforms in China, each offering unique acceleration and profiling tools for production-scale AI workloads.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI infrastructure and performance engineers who wish to optimize model inference and training workflows across multiple Chinese AI chip platforms.

By the end of this training, participants will be able to:

• Benchmark models on Ascend, Biren, and Cambricon platforms.
• Identify system bottlenecks and memory/compute inefficiencies.
• Apply graph-level, kernel-level, and operator-level optimizations.
• Tune deployment pipelines to improve throughput and latency.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of profiling and optimization tools on each platform.
• Guided exercises focused on practical tuning scenarios.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your performance environment or model type, please contact us to arrange.