Optimización del Rendimiento de Redes Neuronales con el SDK CANN

Huawei Ascend es una familia de procesadores de IA diseñados para inferencia y entrenamiento de alto rendimiento.

Esta capacitación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel intermedio que desean desarrollar y optimizar modelos de redes neuronales utilizando la plataforma Ascend de Huawei y el kit de herramientas CANN.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y establecer el entorno de desarrollo de CANN.
• Desarrollar aplicaciones de IA utilizando flujos de trabajo con MindSpore y CloudMatrix.
• Optimizar el rendimiento en las NPUs de Ascend mediante operadores personalizados y tiling (fragmentación).
• Implementar modelos en entornos de borde o en la nube.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Uso práctico del kit de herramientas Huawei Ascend y CANN en aplicaciones de ejemplo.
• Ejercicios guiados centrados en la creación, entrenamiento e implementación de modelos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso basada en su infraestructura o conjuntos de datos, póngase en contacto con nosotros para coordinarla.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la pila de computación para IA de Huawei, diseñada para desplegar y optimizar modelos de IA en procesadores AI Ascend.

Esta formación dirigida por un instructor y impartida en directo (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de nivel intermedio que deseen desplegar modelos de IA entrenados de manera eficiente en hardware Huawei Ascend, utilizando el kit de herramientas CANN y herramientas como MindSpore, TensorFlow o PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de CANN y su papel en el flujo de trabajo de despliegue de IA.
• Convertir y adaptar modelos de frameworks populares a formatos compatibles con Ascend.
• Utilizar herramientas como ATC, la conversión de modelos OM y MindSpore para inferencia en bordes (edge) y en la nube.
• Diagnosticar problemas de despliegue y optimizar el rendimiento en hardware Ascend.

Formato del curso

• Clase interactiva con demostraciones prácticas.
• Práctica manual con herramientas CANN y simuladores o dispositivos Ascend.
• Escenarios de despliegue prácticos basados en modelos de IA del mundo real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la suite de herramientas de computación para inteligencia artificial de Huawei, utilizada para compilar, optimizar y desplegar modelos de IA en procesadores de IA Ascend.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel principiante que deseen comprender cómo CANN se integra en el ciclo de vida del modelo, desde el entrenamiento hasta el despliegue, y cómo interactúa con frameworks como MindSpore, TensorFlow y PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el propósito y la arquitectura del toolkit CANN.
• Configurar un entorno de desarrollo con CANN y MindSpore.
• Convertir y desplegar un modelo de IA básico en hardware Ascend.
• Adquirir conocimientos fundamentales para futuros proyectos de optimización o integración con CANN.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Prácticas con despliegue de modelos simples.
• Guía paso a paso de la cadena de herramientas CANN y los puntos de integración.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

El kit de herramientas Ascend CANN de Huawei permite una inferencia de IA potente en dispositivos del borde, como el Ascend 310. CANN proporciona las herramientas esenciales para compilar, optimizar y desplegar modelos en entornos con recursos de cómputo y memoria limitados.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o en sitio) está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen implementar y optimizar modelos en dispositivos del borde Ascend utilizando el conjunto de herramientas CANN.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas CANN.
• Construir pipelines de inferencia ligeros usando MindSpore Lite y AscendCL.
• Optimizar el rendimiento del modelo para entornos con capacidad de cómputo y memoria limitadas.
• Desplegar y monitorear aplicaciones de IA en casos de uso reales en el borde.

Formato del curso

• Clase interactiva y demostración.
• Práctica de laboratorio con modelos y escenarios específicos para el borde.
• Ejemplos de despliegue en vivo en hardware del borde virtual o físico.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

La pila de IA de Huawei, desde el SDK de bajo nivel CANN hasta el framework de alto nivel MindSpore, ofrece un entorno de desarrollo y despliegue de IA estrechamente integrado, optimizado para hardware Ascend.

Esta formación en directo impartida por instructores (online o in situ) está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante e intermedio que desean comprender cómo los componentes CANN y MindSpore trabajan juntos para gestionar el ciclo de vida de la IA y tomar decisiones sobre la infraestructura.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura en capas de la pila de cómputo con IA de Huawei.
• Identificar cómo CANN soporta la optimización de modelos y el despliegue a nivel de hardware.
• Evaluar el framework MindSpore y su conjunto de herramientas en relación con las alternativas del sector.
• Ubicar la pila de IA de Huawei dentro de entornos empresariales, en la nube o locales (on-prem).

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Demostraciones en directo del sistema y recorridos guiados basados en casos prácticos.
• Laboratorios opcionales guiados sobre el flujo de modelos desde MindSpore hasta CANN.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarlo.

El CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) proporciona potentes herramientas de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real de visión por computadora y PLN, especialmente en hardware Huawei Ascend.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la IA de nivel intermedio que deseen construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje utilizando el CANN SDK para casos de uso en producción.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar y optimizar modelos CV y NLP usando CANN y AscendCL.
• Utilizar herramientas CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en tiempo real.
• Optimizar el rendimiento de inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
• Construir pipelines CV/NLP en tiempo real para escenarios de implementación en edge o en la nube.

Formato del Curso

• Conferencia y demostración interactivas.
• Laboratorio práctico con implementación de modelos y perfilado de rendimiento.
• Diseño de pipelines en vivo usando casos de uso reales CV y NLP.

Opciones de Personalización del Curso

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CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) y Apache TVM permiten una optimización avanzada y la personalización de los operadores de modelos de IA para el hardware Huawei Ascend.

Esta formación en vivo y dirigida por instructores (en línea o presencial) está diseñada para desarrolladores de sistemas de nivel avanzado que deseen construir, implementar y optimizar operadores personalizados para modelos de IA utilizando el modelo de programación TIK de CANN y la integración del compilador TVM.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Escribir y probar operadores de IA personalizados utilizando el DSL de TIK para procesadores Ascend.
• Integrar operaciones personalizadas en el tiempo de ejecución y el grafo de ejecución de CANN.
• Utilizar TVM para la programación de operadores, la automatización del ajuste fino y la evaluación comparativa.
• Depurar y optimizar el rendimiento a nivel de instrucciones para patrones de cálculo personalizados.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Práctica de codificación de operadores utilizando los pipelines de TIK y TVM.
• Pruebas y ajuste fino en hardware Ascend o simuladores.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.