Techniki graficzne (Adobe Photoshop, Adobe Illustrator) - Plan Szkolenia

Huawei Ascend to rodzina procesorów AI zaprojektowanych do wysokowydajnego wnioskowania i trenowania modeli.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów AI i naukowców zajmujących się danymi na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą rozwijać i optymalizować modele sieci neuronowych przy użyciu platformy Huawei Ascend oraz zestawu narzędzi CANN.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować środowisko deweloperskie CANN.
• Tworzyć aplikacje AI przy użyciu MindSpore i przepływów pracy CloudMatrix.
• Optymalizować wydajność na procesorach NPU Ascend przy użyciu niestandardowych operatorów i tilingu.
• Wdrażać modele w środowiskach brzegowych lub chmurowych.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne wykorzystanie Huawei Ascend i zestawu narzędzi CANN w przykładowych aplikacjach.
• Ćwiczenia z przewodnikiem skupione na budowaniu, trenowaniu i wdrażaniu modeli.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie na podstawie swojej infrastruktury lub zbiorów danych, skontaktuj się z nami.

CANN (Architektura obliczeniowa dla Neural Networks) to stos obliczeniowy AI firmy Huawei służący do wdrażania i optymalizowania modeli AI na procesorach Ascend AI.

Jest to szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) skierowane do średnio zaawansowanych developerów i inżynierów AI, którzy chcą w efektywny sposób wdrażać przygotowane modele AI na sprzęcie Huawei Ascend za pomocą zestawu narzędzi CANN oraz narzędzi takich jak MindSpore, TensorFlow lub PyTorch.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę CANN i jej rolę w procesie wdrażania AI.
• Przekształcać i dostosowywać modele z popularnych frameworków do formatów kompatybilnych z Ascend.
• Korzystać z narzędzi takich jak ATC, konwersja modeli OM i MindSpore do wnioskowania na krawędzi i w chmurze.
• Diagnozować problemy związane z wdrażaniem i optymalizować wydajność na sprzęcie Ascend.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i demonstracje.
• Praktyczne zajęcia laboratoryjne z użyciem narzędzi CANN i symulatorów lub urządzeń Ascend.
• Praktyczne scenariusze wdrażania oparte na rzeczywistych modelach AI.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia.

Akceleratory AI Biren są wysokowydajnymi GPUs zaprojektowanymi dla obciążeń AI i HPC z wsparciem dla dużych skalowania uczenia i wnioskowania.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla programistów średnio zaawansowanych do zaawansowanych, którzy chcą programować i optymalizować aplikacje za pomocą własnej technologii Biren GPU stack, z praktycznymi porównaniami do środowisk opartych na CUDA.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę i hierarchię pamięci Biren GPU.
• Zainstalować środowisko rozwojowe i używać modelu programowania Biren.
• Przetłumaczyć i optymalizować kod w stylu CUDA dla platform Biren.
• Zastosować techniki optymalizacji wydajności i debugowania.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Ręczne używanie Biren SDK w przykładowych obciążeniach GPU.
• Zadaniami kierowanymi z koncentracją na przenoszeniu i optymalizacji wydajności.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu na podstawie swojego stosu aplikacji lub potrzeb integracji, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia.

Cambricon MLUs (Machine Learning jednostki) to specjalizowane układy AI optymalizowane do wnioskowania i szkolenia w scenariuszach na krawędzi i w centrach danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla developerów na poziomie średnim, którzy chcą budować i wdrażać modele AI za pomocą frameworka BANGPy i SDK Neuware na sprzęcie Cambricon MLU.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i ustawiać środowiska rozwojowe BANGPy i Neuware.
• Rozwijać i optymalizować modele oparte na Python i C++ dla Cambricon MLU.
• Wdrażać modele na urządzeniach na krawędzi i w centrum danych z uruchomionym środowiskiem wykonawczym Neuware.
• Integrować przepływy pracy ML z funkcjami przyspieszenia specyficznymi dla MLU.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Praktyczne używanie BANGPy i Neuware do rozwoju i wdrażania.
• Zawarte ćwiczenia skupione na optymalizacji, integracji i testowaniu.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby zlecić dostosowane szkolenie dla tego kursu na podstawie modelu urządzenia Cambricon lub przypadku użycia, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) to zestaw narzędzi do obliczeń AI firmy Huawei, używany do kompilowania, optymalizacji i wdrażania modeli AI na procesorach Ascend AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących deweloperów AI, którzy chcą zrozumieć, jak CANN wpisuje się w cykl życia modelu od szkolenia do wdrożenia, oraz jak współpracuje z frameworkami takimi jak MindSpore, TensorFlow i PyTorch.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć cel i architekturę zestawu narzędzi CANN.
• Skonfigurować środowisko deweloperskie z CANN i MindSpore.
• Przekształcić i wdrożyć prosty model AI na sprzęcie Ascend.
• Zdobyć podstawową wiedzę na temat przyszłych projektów optymalizacji lub integracji CANN.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne laboratoria z prostym wdrażaniem modeli.
• Krok po kroku omówienie łańcucha narzędzi CANN i punktów integracji.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

Narzędzie Ascend CANN od Huawei umożliwia potężne wnioskowanie AI na urządzeniach na krawędzi, takich jak Ascend 310. CANN dostarcza niezbędne narzędzia do kompilowania, optymalizowania i wdrażania modeli w środowiskach o ograniczonych możliwościach obliczeniowych i pamięci.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla AI developerów i integratorów na poziomie średnim, którzy chcą wdrażać i optymalizować modele na urządzeniach na krawędzi Ascend przy użyciu narzędzi CANN.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Przygotowywać i konwertować modele AI dla Ascend 310 za pomocą narzędzi CANN.
• Budować lekkie pipeline wnioskowania za pomocą MindSpore Lite i AscendCL.
• Optymalizować wydajność modeli w środowiskach o ograniczonych możliwościach obliczeniowych i pamięci.
• Wdrażać i monitorować aplikacje AI w rzeczywistych przypadkach użycia na krawędzi.

Format kursu

• Interaktywna wykład i demonstracja.
• Praktyczne ćwiczenia laboratoryjne z modelami i scenariuszami specyficznymi dla krawędzi.
• Przykłady wdrażania na żywo na wirtualnym lub fizycznym sprzęcie na krawędzi.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zażądać dostosowanego szkolenia dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia szczegółów.

Stos AI Huawei — od niskopoziomowego SDK CANN do wysokopoziomowego frameworka MindSpore — oferuje zintegrowane środowisko do tworzenia i wdrażania rozwiązań AI, zoptymalizowane pod kątem sprzętu Ascend.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów technicznych na poziomie początkującym i średniozaawansowanym, którzy chcą zrozumieć, jak komponenty CANN i MindSpore współpracują, aby wspierać zarządzanie cyklem życia AI i decyzje dotyczące infrastruktury.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć warstwową architekturę stosu obliczeniowego AI Huawei.
• Zidentyfikować, jak CANN wspiera optymalizację modeli i wdrażanie na poziomie sprzętowym.
• Ocenić framework MindSpore i jego narzędzia w porównaniu z alternatywami branżowymi.
• Określić miejsce stosu AI Huawei w środowiskach przedsiębiorstw lub chmury/on-prem.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Demo systemu na żywo i przykłady oparte na przypadkach.
• Opcjonalne warsztaty z przewodnikiem dotyczące przepływu modeli z MindSpore do CANN.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) to fundament obliczeniowy sztucznej inteligencji firmy Huawei, który umożliwia programistom dostrajanie i optymalizację wydajności wdrożonych sieci neuronowych na procesorach Ascend AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do zaawansowanych programistów AI i inżynierów systemowych, którzy chcą optymalizować wydajność wnioskowania, korzystając z zaawansowanych narzędzi CANN, takich jak Graph Engine, TIK i rozwój niestandardowych operatorów.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę środowiska wykonawczego CANN i cykl życia wydajności.
• Korzystać z narzędzi do profilowania i Graph Engine do analizy i optymalizacji wydajności.
• Tworzyć i optymalizować niestandardowe operatory przy użyciu TIK i TVM.
• Rozwiązywać problemy z wąskimi gardłami pamięci i poprawiać przepustowość modelu.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne laboratoria z profilowaniem w czasie rzeczywistym i dostrajaniem operatorów.
• Ćwiczenia optymalizacyjne z wykorzystaniem przykładów wdrożeń skrajnych przypadków.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) oferuje potężne narzędzia do wdrażania i optymalizacji aplikacji AI w czasie rzeczywistym dla wizji komputerowej i przetwarzania języka naturalnego, szczególnie na sprzęcie Huawei Ascend.

Ta prowadzona przez instruktora szkolenia na żywo (online lub stacjonarnie) jest skierowana do pośrednio zaawansowanych praktyków AI, którzy chcą tworzyć, wdrażać i optymalizować modele wizji i języka przy użyciu CANN SDK dla przypadków produkcyjnych.

Na końcu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrażać i optymalizować modele CV i NLP przy użyciu CANN i AscendCL.
• Korzystać z narzędzi CANN do konwertowania modeli i integrowania ich w potoki na żywo.
• Optymalizować wydajność wnioskowania dla zadań takich jak detekcja, klasyfikacja i analiza sentymentu.
• Tworzyć potoki CV/NLP w czasie rzeczywistym dla scenariuszy wdrożenia na brzegu lub w chmurze.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i pokaz.
• Praktyczne laboratorium z wdrażaniem modeli i profilowaniem wydajności.
• Projektowanie potoków na żywo przy użyciu prawdziwych przypadków CV i NLP.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy skontaktować się z nami, aby uzgodnić szczegóły.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) i Apache TVM umożliwiają zaawansowaną optymalizację i dostosowanie operatorów modeli AI dla Huawei Ascend sprzętu.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla zaawansowanych programistów systemowych, którzy chcą budować, wdrażać i dostrajać niestandardowe operatory dla modeli AI za pomocą modelu programowania TIK firmy CANN i integracji z kompilatorem TVM.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Pisanie i testowanie niestandardowych operatorów AI za pomocą TIK DSL dla procesorów Ascend.
• Integrowanie niestandardowych operacji z czasem wykonania CANN i wykresem wykonania.
• Używanie TVM do planowania operatorów, automatycznego dostrajania i testowania wydajności.
• Debugowanie i optymalizowanie wydajności poziomu instrukcji dla niestandardowych wzorców obliczeń.

Format kursu

• Interaktywna lekcja i demonstracja.
• Ręczne programowanie operatorów za pomocą TIK i pipeline TVM.
• Testowanie i dostrajanie na sprzęcie Ascend lub symulatorach.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia.

Chińskie architektury GPU, takie jak Huawei Ascend, Biren i Cambricon MLU, oferują alternatywy dla CUDA dostosowane do lokalnych rynków AI i HPC.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych programistów GPU i specjalistów od infrastruktury, którzy chcą migrować i optymalizować istniejące aplikacje CUDA do wdrożenia na chińskich platformach sprzętowych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Ocenić kompatybilność istniejących obciążeń CUDA z chińskimi alternatywami układów.
• Przenosić bazy kodu CUDA na środowiska Huawei CANN, Biren SDK i Cambricon BANGPy.
• Porównywać wydajność i identyfikować punkty optymalizacji na różnych platformach.
• Radzić sobie z praktycznymi wyzwaniami związanymi z obsługą i wdrażaniem między architekturami.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne laboratoria tłumaczenia kodu i porównywania wydajności.
• Kierowane ćwiczenia skupione na strategiach adaptacji wieloprocesorowych GPU.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie na podstawie Twojej platformy lub projektu CUDA, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Ascend, Biren i Cambricon to wiodące platformy sprzętowe AI w Chinach, oferujące unikalne narzędzia do przyspieszania i profilowania na potrzeby produkcji na dużą skalę w obszarze obciążeń AI.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening (online lub na miejscu) skierowany jest do zaawansowanych inżynierów infrastruktury AI i wydajności, którzy chcą optymalizować procesy wnioskowania i trenowania modeli na wielu chińskich platformach chipów AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Testować modele na platformach Ascend, Biren i Cambricon.
• Identyfikować wąskie gardła systemowe i nieefektywności pamięci/obliczeń.
• Stosować optymalizacje na poziomie grafu, jądra i operatora.
• Dostosowywać potoki wdrożeniowe w celu poprawy przepustowości i opóźnienia.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne wykorzystanie narzędzi profilowania i optymalizacji na każdej platformie.
• Prowadzone ćwiczenia skupione na praktycznych scenariuszach dostosowywania.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowany trening na podstawie środowiska wydajnościowego lub typu modelu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia.