Introducción a CANN para desarrolladores de frameworks de IA

Introducción al ecosistema de IA de Huawei

• Hardware Ascend de IA: chips 310, 910 y 910B
• MindSpore, CANN y herramientas de soporte
• Flujo de trabajo de desarrollo de IA: del entrenamiento a la implementación

Comprensión del kit de herramientas CANN

• ¿Qué es CANN y por qué es importante?
• Visión general de los componentes principales (ATC, AscendCL, bibliotecas de operadores)
• El papel de CANN en los flujos de inferencia de IA

Primeros pasos con MindSpore y CANN

• Configuración del entorno (MindSpore + CANN + Python)
• Entrenamiento de un modelo básico en MindSpore
• Exportación y conversión del modelo utilizando ATC

Ejecución de inferencia en dispositivos Ascend

• Uso del modelo OM con AscendCL o interfaces de programación (API) de Python
• Preprocesamiento básico de entrada/salida
• Validación de las salidas del modelo

Trabajo con otros frameworks

• Visión general del soporte para TensorFlow, PyTorch y ONNX
• Operadores soportados y limitaciones
• Demostración sencilla de conversión de modelos (p. ej., de ONNX a OM)

Exploración del ecosistema de desarrolladores de CANN y MindSpore

• Recursos clave: documentación, repositorios de GitHub, código de ejemplo
• Visión general de MindSpore Hub y la colección de modelos
• Foros comunitarios, eventos y canales de soporte

Resumen y próximos pasos