Huawei Ascend oktatás Magyarország

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.

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.

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.

Huawei Ascend az olyan AI-processzor-család, amelyet magas teljesítményű következtetésre és tanításra terveztek.

Ez az oktató vezette, élő (online vagy helyszínen) képzés célja, hogy középfokú AI mérnökök és adat tudósok képesek legyenek neurális hálózati modelleket fejleszteni és optimalizálni Huawei Ascend platformján és a CANN eszközkészletén keresztül.

Ezen képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és konfigurálni a CANN fejlesztői környezetet.
• MindSpore és CloudMatrix munkafolyamatok használatával AI alkalmazásokat fejleszteni.
• Egyedi operátorok és cseréppel optimalizálni a teljesítményt Ascend NPU-kon.
• Modelleket telepíteni élére vagy felhő környezetbe.

A képzés formája

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Huawei Ascend és a CANN eszközkészlet használata mintaprojektekben.
• A modellépítés, tanítás és telepítésre koncentráló gyakorlati feladatok.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés infrasztraktúrája vagy adathalmazai alapján testreszabott képzés kérésére keressük meg, hogy megbeszéljük.