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Temario del curso

Introducción al ecosistema de IA de Huawei

  • Hardware de IA Ascend: visión general de los chips 310, 910 y 910B.
  • Componentes de alto nivel: MindSpore, CANN y AscendCL.
  • Posicionamiento en la industria y principios de arquitectura.

El papel de CANN en la pila de IA de Huawei

  • ¿Qué es CANN? Propósito del SDK y capas internas.
  • ATC, TBE y AscendCL: compilación y ejecución de modelos.
  • Cómo CANN apoya la optimización de inferencia y el despliegue.

Visión general y arquitectura de MindSpore

  • Flujos de trabajo de entrenamiento e inferencia en MindSpore.
  • Modo gráfico, PyNative y abstracción de hardware.
  • Integración con el NPU Ascend a través del backend CANN.

Ciclo de vida de la IA en Ascend: del entrenamiento al despliegue

  • Creación de modelos en MindSpore o conversión desde otros marcos de trabajo.
  • Exportación y compilación de modelos utilizando ATC.
  • Despliegue en hardware Ascend mediante modelos OM y AscendCL.

Comparación con otras pilas de IA

  • MindSpore frente a PyTorch y TensorFlow: enfoque y posicionamiento.
  • Flujos de trabajo de despliegue en Ascend frente a pilas basadas en GPU.
  • Oportunidades y limitaciones para el uso empresarial.

Escenarios de integración empresarial

  • Casos de uso en manufactura inteligente, inteligencia artificial gubernamental y telecomunicaciones.
  • Consideraciones sobre escalabilidad, cumplimiento normativo y ecosistema.
  • Despliegue híbrido de nube/sobre terreno utilizando la pila de Huawei.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de los flujos de trabajo de IA o la arquitectura de plataformas.
  • Comprensión básica del entrenamiento y despliegue de modelos.
  • No se requiere experiencia previa con CANN ni MindSpore.

Público objetivo

  • Evaluadores de plataformas de IA y arquitectos de infraestructura.
  • Profesionales de DevOps de IA/ML e integradores de pipelines.
  • Gerentes tecnológicos y tomadores de decisiones.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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