Construcción de Operadores de IA Personalizados con CANN TIK y TVM

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

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel intermedio que deseen desarrollar y optimizar modelos de redes neuronales utilizando la plataforma Ascend de Huawei y el conjunto de herramientas CANN.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y establecer el entorno de desarrollo de CANN.
• Desarrollar aplicaciones de IA utilizando flujos de trabajo de MindSpore y CloudMatrix.
• Optimizar el rendimiento en NPUs Ascend mediante operadores personalizados y técnicas de descomposición (tiling).
• Desplegar modelos en entornos edge o en la nube.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Práctica con la plataforma Huawei Ascend y el kit de herramientas CANN en aplicaciones de muestra.
• Ejercicios guiados centrados en la construcción, entrenamiento y despliegue de modelos.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su infraestructura o conjuntos de datos, contáctenos para organizarla.

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

Esta formación práctica, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen desplegar modelos de IA entrenados de manera eficiente en hardware Huawei Ascend, utilizando la herramienta CANN y otros como MindSpore, TensorFlow o PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

• Conferencia interactiva con demostraciones prácticas.
• Práctica de laboratorio 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, póngase en contacto con nosotros.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es el kit de herramientas de computación en IA de Huawei, utilizado para compilar, optimizar y desplegar modelos de IA en procesadores AI Ascend.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión en grupo.
• Talleres prácticos con despliegue de modelos sencillos.
• Guía paso a paso del toolchain de CANN y puntos de integración.

Opciones de personalización del curso

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

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen implementar y optimizar modelos en dispositivos de borde Ascend utilizando la cadena 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.
• Implementar y monitorear aplicaciones de IA en casos de uso reales en dispositivos de borde.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostraciones prácticas.
• Trabajo de laboratorio con modelos y escenarios específicos para dispositivos de borde.
• Ejemplos de despliegue en vivo en hardware de borde virtual o físico.

Opciones de personalización del curso

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

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

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante e intermedio que deseen 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 podrán:

• Comprender la arquitectura en capas de la pila de computación inteligente de Huawei.
• Identificar cómo CANN apoya la optimización de modelos y el despliegue a nivel de hardware.
• Evaluar el marco de trabajo MindSpore y su conjunto de herramientas en relación con las alternativas del sector.
• Ubicar la pila de IA de Huawei dentro de entornos empresariales o de nube/sobre terreno (on-prem).

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Demos en vivo de sistemas y recorridos guiados basados en casos prácticos.
• Laboratorios guiados opcionales sobre el flujo de modelos desde MindSpore hasta CANN.

Opciones de personalización del curso

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

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la base de cálculo de IA de Huawei que permite a los desarrolladores ajustar y optimizar el rendimiento de las redes neuronales desplegadas en procesadores de IA Ascend.

Esta formación impartida por un instructor, disponible en línea o in situ, está dirigida a desarrolladores de IA de nivel avanzado e ingenieros de sistemas que desean optimizar el rendimiento de inferencia utilizando la herramienta avanzada de CANN, que incluye el Graph Engine, TIK y el desarrollo de operadores personalizados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de tiempo de ejecución de CANN y su ciclo de vida para el rendimiento.
• Utilizar herramientas de perfilado y el Graph Engine para el análisis y la optimización del rendimiento.
• Crear y optimizar operadores personalizados utilizando TIK y TVM.
• Resolver cuellos de botella de memoria y mejorar el throughput del modelo.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con perfilado en tiempo real y ajuste de operadores.
• Ejercicios de optimización utilizando ejemplos de despliegue en casos límite.

Opciones de personalización del curso

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

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio que deseen construir, desplegar y optimizar modelos de visión y lenguaje para casos de uso en producción mediante el SDK CANN.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Desplegar y optimizar modelos de VPC y PLN utilizando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas de CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en tiempo real.
• Optimizar el rendimiento de la inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
• Construir pipelines de VPC / PLN en tiempo real para escenarios de despliegue en bordes o en la nube.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostraciones.
• Laboratorio práctico con despliegue de modelos y perfilamiento de rendimiento.
• Diseño de pipelines en tiempo real mediante casos de uso reales de VPC y PLN.

Opciones de personalización del curso

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