ROCm para Windows

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.

CloudMatrix es la plataforma unificada de desarrollo y despliegue de inteligencia artificial de Huawei, diseñada para respaldar pipelines de inferencia escalables y aptos para entornos de producción.

Esta capacitación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a profesionales del ámbito de la IA de nivel principiante a intermedio que deseen implementar y supervisar modelos de IA utilizando la plataforma CloudMatrix con integración de CANN y MindSpore.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Utilizar CloudMatrix para el empaquetado, despliegue y servicio de modelos.
• Convertir y optimizar modelos para conjuntos de chips Ascend.
• Configurar pipelines para tareas de inferencia en tiempo real y por lotes.
• Supervisar las implementaciones y ajustar el rendimiento en entornos de producción.

Formato del curso

• Clase interactiva con sesiones de discusión.
• Práctica directa con CloudMatrix en escenarios reales de implementación.
• Ejercicios guiados centrados en la conversión, optimización y escalabilidad.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso según su infraestructura de IA o entorno en la nube, contáctenos para coordinar los detalles.

Los aceleradores Biren AI son GPUs de alto rendimiento diseñadas para cargas de trabajo de IA y HPC, con soporte para entrenamiento e inferencia a gran escala.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio a avanzado que deseen programar y optimizar aplicaciones utilizando la pila de GPU propietaria de Biren, con comparaciones prácticas frente a entornos basados en CUDA.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de las GPUs Biren y su jerarquía de memoria.
• Configurar el entorno de desarrollo y utilizar el modelo de programación de Biren.
• Traducir y optimizar código estilo CUDA para plataformas Biren.
• Aplicar técnicas de ajuste de rendimiento y depuración.

Formato del curso

• Clase interactiva con discusión.
• Uso práctico del SDK de Biren en cargas de trabajo GPU de ejemplo.
• Ejercicios guiados centrados en la portabilidad y el ajuste de rendimiento.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso según su pila de aplicaciones o necesidades de integración, contáctenos para coordinar los detalles.

Las unidades de aprendizaje profundo (MLUs, por sus siglas en inglés) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para inferencia y entrenamiento en escenarios de borde y centros de datos.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean crear e implementar modelos de IA utilizando el marco de trabajo BANGPy y el SDK de Neuware en hardware Cambricon MLU.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y preparar los entornos de desarrollo para BANGPy y Neuware.
• Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para MLUs de Cambricon.
• Implementar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecutan el tiempo de ejecución de Neuware.
• Integrar flujos de trabajo de aprendizaje automático con características de aceleración específicas para MLU.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con BANGPy y Neuware para desarrollo e implementación.
• Ejercicios guiados centrados en optimización, integración y pruebas.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso según el modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, contáctenos para coordinar los detalles.

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

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

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

Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores de sistemas de nivel avanzado que desean construir, implementar y ajustar operadores personalizados para modelos de IA utilizando el modelo de programación TIK de CANN y la integración del compilador TVM.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Escribir y probar operadores de IA personalizados usando el DSL de TIK para procesadores Ascend.
• Integrar operaciones personalizadas en el tiempo de ejecución y el gráfico de ejecución de CANN.
• Utilizar TVM para la programación (scheduling), ajuste automático y evaluación comparativa de operadores.
• Depurar y optimizar el rendimiento a nivel de instrucciones para patrones de cálculo personalizados.

Formato del Curso

• Clase interactiva y demostración.
• Programación práctica de operadores utilizando los flujos de trabajo TIK y TVM.
• Pruebas y ajustes en hardware Ascend o simuladores.

Opciones de Personalización del Curso

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

Las arquitecturas de GPU chinas, como Huawei Ascend, Biren y las MLU de Cambricon, ofrecen alternativas a CUDA diseñadas específicamente para los mercados locales de inteligencia artificial (IA) y computación de alto rendimiento (HPC).

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a programadores de GPU y especialistas en infraestructura de nivel avanzado que deseen migrar y optimizar aplicaciones CUDA existentes para su implementación en plataformas de hardware chinas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Evaluar la compatibilidad de las cargas de trabajo CUDA existentes con las alternativas de chips chinos.
• Portar bases de código CUDA a entornos como Huawei CANN, Biren SDK y Cambricon BANGPy.
• Comparar el rendimiento e identificar puntos de optimización entre las distintas plataformas.
• Afrontar los desafíos prácticos relacionados con la compatibilidad multiarquitectura y la implementación.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates.
• Talleres prácticos de traducción de código y comparación de rendimiento.
• Ejercicios guiados centrados en estrategias de adaptación para múltiples GPU.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada basada en su plataforma o proyecto CUDA, por favor contáctenos para organizarla.

Ascend, Biren y Cambricon son las principales plataformas de hardware de inteligencia artificial en China, cada una ofreciendo herramientas únicas de aceleración y perfilado para cargas de trabajo de IA a escala de producción.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros avanzados de infraestructura de IA y rendimiento que desean optimizar los flujos de trabajo de inferencia y entrenamiento de modelos en múltiples plataformas de chips de inteligencia artificial chinos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Ejecutar pruebas de rendimiento (benchmarks) de modelos en las plataformas Ascend, Biren y Cambricon.
• Identificar cuellos de botella del sistema e ineficiencias de memoria/cómputo.
• Aplicar optimizaciones a nivel de grafo, de núcleo (kernel) y de operador.
• Afinar los flujos de implementación para mejorar el rendimiento y la latencia.

Formato del curso

• Ponencias interactivas y debate.
• Uso práctico de herramientas de perfilado y optimización en cada plataforma.
• Ejercicios guiados centrados en escenarios prácticos de afinamiento.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada basada en su entorno de rendimiento o tipo de modelo, por favor contáctenos para organizarla.