Online Huawei Ascend Training in Magyarország

Huawei Ascend egy olyan AI-processzor-család, amely magas teljesítményű inferenciához és tréninghez készült.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középszerű szintű AI mérnököknek és adat tudósoknak szól, akik azt szeretnék, hogy neural hálózati modelleket fejlesszenek ki és optimalizáljanak Huawei Ascend platformjával és a CANN eszközkészlettel.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és konfigurálni a CANN fejlesztői környezetet.
• Fejleszteni AI alkalmazásokat MindSpore és CloudMatrix munkafolyamatokkal.
• Optimalizálni a teljesítményt Ascend NPU-kon saját operátorokkal és cserélési stratégiákkal.
• Modellokat telepíteni élénk vagy felhő környezetbe.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Huawei Ascend és CANN eszközkészlet használata minta alkalmazásokban.
• Modellépítésre, tréningre és telepítésre összpontosító gyakorlatok.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Ha az infrastruktúrához vagy adatbázisokhoz igazított testreszabott képzést szeretne, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megbeszéljük.

A Huawei AI-stack — az CANN SDK-től a MindSpore keretrendszerig — egy szorosan integált AI-fejlesztési és telepítési környezetet kínál, amely optimalizálva van az Ascend hardverhez.

Ez az oktatóvezetett, élő tanfolyam (online vagy helyszínen) az alap- és középszintű technikusoknak szánva, akik meg szeretnék érteni, hogy az CANN és a MindSpore komponensek együttműködnek az AI életciklus-kezelés és infrastruktúra döntések támogatására.

E tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik a Huawei AI-számítási stack réteges architektúráját.
• Megismerik, hogy az CANN támogatja a modell optimalizálást és a hardver-szintű telepítést.
• Kiértékelik a MindSpore keretrendszert és eszközsorát az ipari alternatívákhoz képest.
• Behelyezik a Huawei AI-stacket vállalati vagy felhő/helyszíni környezetekbe.

A tanfolyam formája

• Interaktív előadás és vita.
• Élő rendszerdemonstrációk és esetalapú áttekintések.
• Valószínűleg vezérelt gyakorlatok a modelfolyamban a MindSpore-tól az CANN-ig.

A tanfolyam testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott tanfolyamot kérésére, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.

Az CANN SDK (Neural Networks számítógépes architektúrájához) hatalmas telepítési és optimalizálási eszközöket biztosít az élethű AI alkalmazásokhoz a számítógépes látásban és az NLP-ben, különösen a Huawei Ascend hardveren.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy előadói) képzés az átlagos szintű AI gyakorlók számára szól, akik a CANN SDK segítségével szeretnének építeni, telepíteni és optimalizálni a látás- és nyelvmodelleket gyártási eszközökhöz.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és optimalizálni a számítógépes látás és NLP modelleket az CANN és az AscendCL használatával.
• Az CANN eszközök használatát a modellek átalakítására és élő csövekbe való integrálására.
• Az inferencia teljesítmény optimalizálása felismerés, osztályozás és érzelem-analízis feladatokra.
• Élethű számítógépes látás/NLP csövek építése szél- vagy felhőalapú telepítési helyzetekhez.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és demostráció.
• Modelltelepítés és teljesítmény-profilozás gyakorlati labor.
• Élő csőtervezés valós számítógépes látás és NLP esetek használatával.

A képzés egyedi igénybevételének lehetőségei

• Az egyedi képzés kéréséhez, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy rendezzük el.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) és az Apache TVM előrehaladott optimalizálást és testreszabást tesz lehetővé az AI-modell műveleti elemei számára Huawei Ascend hardveren.

Ezen oktatóvezetett élő képzést (online vagy helyszínen) az olyan előrehaladott szintű rendszerfejlesztőknek szánjuk, akik szeretnék építeni, telepíteni és optimalizálni saját műveleti elemeket AI-modellekhez a CANN TIK programozási modelljével és a TVM fordító integrálásával.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Írni és tesztelni saját AI-műveleti elemeket a TIK DSL segítségével Ascend processzorokra.
• Beilleszteni saját műveleti elemeket a CANN futtató környezetébe és végrehajtási gráfjába.
• TVM használata műveleti elem beosztáshoz, automatizált optimalizáláshoz és teljesítményvizsgálathoz.
• Hibatlanítás és optimalizálás utasítási szintű teljesítményhez saját számítási minta szerint.

A képzés formája

• Interaktív előadás és bemutató.
• Műveleti elem kódolása a TIK és TVM folyamatok használatával.
• Tesztelés és optimalizálás Ascend hardveren vagy szimulátorokon.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Testreszabott képzés kéréséhez forduljon hozzánk, hogy megegyezzen.

A Huawei CloudMatrix egységes AI-fejlesztési és telepítési platform, amely skalálható, termelési minőségű inferenciapipelinék támogatására készült.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés kezdő szintűtől középfokú szintű AI szakemberek számára szánt, akik a CloudMatrix platformon szeretnék AI-modelleket telepíteni és monitorozni, CANN-kal és MindSpore integrációval.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A CloudMatrix-t használni modelcsomagolásra, telepítésre és szolgáltatásra.
• Modelkonvertálásra és optimalizálásra Ascend chipsetekhez.
• Valós idejű és csomagolt inferenciatételekhez pipeline-ok beállítására.
• Telepítések monitorozására és teljesítményhangolásra termelési környezetben.

A képzés formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• CloudMatrix gyakorlati használata valós telepítési helyzetekkel.
• Konvertálásra, optimalizálásra és skalálásra összpontosító vezetett gyakorlatok.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Kérjük, lépjen kapcsolatba velünk az AI infrastruktúrája vagy felhő környezete alapján testreszabott képzés megrendeléséhez.

A Huawei Ascend CANN eszköztára lehetővé teszi a hatékony AI-inferencinget szegélyeszközökön, mint például az Ascend 310. A CANN olyan alapvető eszközöket biztosít a modellök fordításához, optimalizálásához és telepítéséhez, ahol számítási kapacitás és memóriát korlátozva kell dolgozni.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy előadások) képzés célközönsége azok a középfokú AI-fejlesztők és integrátorok, akik azt szeretnék, hogy modelleket telepítsenek és optimalizáljanak Ascend szegélyeszközökön a CANN eszközlánccal.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• AI-modelleket készíteni és átalakítani Ascend 310-eszközök számára a CANN eszközök használatával.
• Könnyű inferencing-pipelinet építeni MindSpore Lite és AscendCL segítségével.
• Modellteljesítményt optimalizálni korlátozott számítási és memóriakapacitású környezetben.
• AI-alkalmazásokat telepíteni és monitorozni valós életbeli szegélyeszközökön.

A képzés formája

• Interaktív előadás és demonstráció.
• Szegélyeszközökön specifikus modellekkel és jelenetekkel kapcsolatos gyakorlati munkák.
• Virtuális vagy fizikai szegélyhardveren való élő telepítési példák.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabott változatának kérésére vegye fel velünk a kapcsolatot.

• Megérteni a CANN eszközkészlet célját és architektúráját.
• Beállítani a fejlesztői környezetet CANN-vel és MindSpore-rel.
• Átalakítani és telepíteni egy egyszerű AI-modellt Ascend hardverre.
• Alapvető tudást szerezni jövőbeli CANN optimalizálási vagy integrációs projektekhez.

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Gyakorló laborok egyszerű modell telepítéssel.
• A CANN eszközhálózat és integrációs pontok lépésről lépésre bemutatása.

• Testreszabott képzés kérésére keressük fel, hogy megbeszéljük.

Ascend, Biren, és Cambricon a vezető AI hardver platformok Kínában, mindegyik különleges gyorsító és profilizáló eszközökkel rendelkezik a termelési méretű AI feladatokhoz.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) az olyan előrehaladott szintű AI infrastruktúra és teljesítmény mérnököknek szól, akik optimalizálni szeretnék a modell előrejelzés és tanítási folyamatokat több kínai AI chip platformon keresztül.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ascend, Biren és Cambricon platformokon modell teljesítménymérleget készíteni.
• Rendszeri szűk keresztmetszeteket és memóriaproblémákat azonosítani.
• Gráf- és magszintű optimalizálásokat alkalmazni.
• Telepítési csővezetékeket állítsanak be a áthagyományszerű és késleltetés javítására.

A képzés formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Profilizáló és optimalizáló eszközök használata a platformokon.
• Pratikus beállítási feladatokra összpontosító gyakorlatok.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A teljesítményi környezete vagy modell típusa alapján testreszabott képzést igényelni, vegye fel a kapcsolatot velünk, hogy megtaláljuk a megoldást.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) Huawei AI kiszámítási alapja, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy finomítsák és optimalizálják a telepített neurális hálózatok teljesítményét Ascend AI processzorokon.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszínen) képzés az olyan előrehaladott szintű AI-fejlesztők és rendszerméregeknek szól, akik azt kívánják, hogy optimalizálják a CANN előrehaladott eszközkészletével az inferencia teljesítményét, beleértve a Graph Engine-t, a TIK-t és az egyedi operátorok fejlesztését.

Ezen képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• CANN futási architektúráját és teljesítményciklusát megérteni.
• Profilozási eszközöket és Graph Engine-t használni a teljesítmény elemzésére és optimalizálására.
• Egyedi operátorokat létrehozni és optimalizálni TIK és TVM segítségével.
• Memóriapárhuzamokat oldani és a modell átviteli sebességét növelni.

A képzés formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Valós idejű profilozással és operátor finomítással foglalkozó gyakorlati laborok.
• Szélsőséges telepítési példákkal történő optimalizálási gyakorlatok.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Ez a képzés testreszabására kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy rendezzük.

Kínai GPU architektúrák, például Huawei Ascend, Biren és Cambricon MLU-k CUDA alternatívákat kínálnak, amelyek az helyi AI és HPC piacokra vannak szabva.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) az advanced-level GPU programozók és infrastruktúra szakértők számára szól, akik kíváncsiak arra, hogy CUDA alkalmazásaikat áttegyék és optimalizálják kínai hardverplatformokra.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megvizsgálni az egyes CUDA munkaterhelések kompatibilitását a kínai csipalternatívákkal.
• CUDA kódbázisokat portolni a Huawei CANN, Biren SDK és Cambricon BANGPy környezetekbe.
• Összehasonlítják a teljesítményt és azonosítanak optimalizálási pontokat a platformokon keresztül.
• A gyakorlati kihívásokkal foglalkoznak a keresztplatformos támogatás és telepítés során.

A képzés formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Kézi kódfordítás és teljesítmény összehasonlítási laborok.
• Vezetett gyakorlatok, amelyek több GPU adaptációs stratégiákra koncentrálnak.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabására, a platformja vagy CUDA projektje alapján kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) a Huawei AI számítási veremrendszere, amely lehetővé teszi az AI-modellek telepítését és optimalizálását Ascend AI-processzorokon.

Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszínen tartandó) képzés középszintű AI-fejlesztők és mérnökök számára szolgál, akik hatékonyan szeretnék telepíteni kiképzett AI-modelleket Huawei Ascend hardverre, használva a CANN eszköztárat és olyan eszközöket, mint a MindSpore, TensorFlow, vagy PyTorch.

Ezen képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a CANN architekturát és szerepét az AI-telepítési folyamatban.
• Átalakítani és adaptálni modelleket népszerű keretrendszerekből Ascend-hoz kompatibilis formátumokba.
• Használni az ATC, OM modellek konvertálásának és a MindSpore eszközeit perifériális és felhő-inferencia céljaira.
• Diagnosztizálni a telepítési problémákat és optimalizálni a teljesítményt Ascend hardveren.

A képzés formája

• Interaktív előadás és demonstráció.
• Gyakorlati labormunka CANN eszközökkel és Ascend szimulátorokkal vagy eszközökkel.
• Valós világbeli AI-modellek alapú praktikus telepítési jelenetek.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott képzés kérésére, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszéléshez.