Abaixo do capô da alta performance de IA está o CANN (Arquitetura de Computação para Neural Networks) — a base de software que impulsiona os chips Ascend da Huawei e as mentes por trás deles.
Essas aulas ministradas pelo instrutor revelam as camadas da Arquitetura de Computação para Neural Networks, explorando como o CANN conecta algoritmos e silício através de otimização de grafos, fusão de kernels e escalonamento consciente de hardware.
Seja construindo motores de inferência, ajustando operadores personalizados ou migrando modelos de aprendizado profundo para execução na borda, você ganhará insights práticos sobre como maximizar o desempenho nos processadores Ascend.
Treine online ao vivo por meio de um desktop remoto interativo, ou participe das sessões presenciais em Curitiba — seja nas instalações da sua organização ou em um centro de treinamento NobleProg — com laboratórios que simulam pipelines de aceleração e implantação de nível de produção.
Também conhecido como Ascend CANN ou Huawei CANN, esse treinamento equipa desenvolvedores, engenheiros e equipes de infraestrutura de IA com o máximo da inteligência consciente do hardware.
NobleProg – Seu Provedor Local de Treinamento
Curitiba - Corporate Evolution
Rua Comendador Araujo, 499 - 10º andar,, Curitiba, Brasil
O espaço de escritórios em Curitiba Corporate Evolution ocupa o 10º andar . A torre Curitiba Corporate Evolution está no afluente distrito de centro no coração da cidade cercada por centros comerciais e instalações.
O Huawei Ascend é uma família de processadores de IA projetados para inferência e treinamento de alto desempenho.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é direcionado a engenheiros de IA e cientistas de dados intermediários que desejam desenvolver e otimizar modelos de redes neurais usando a plataforma Huawei Ascend e o conjunto de ferramentas CANN.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar e configurar o ambiente de desenvolvimento CANN.
Desenvolver aplicativos de IA usando fluxos de trabalho do MindSpore e CloudMatrix.
Otimizar o desempenho em NPUs Ascend usando operadores personalizados e tiling.
Implementar modelos em ambientes de borda ou nuvem.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Uso prático da plataforma Huawei Ascend e do conjunto de ferramentas CANN em aplicativos de exemplo.
Exercícios guiados focados na construção, treinamento e implementação de modelos.
Opções de Customização do Curso
Para solicitar um treinamento personalizado para este curso com base na sua infraestrutura ou conjuntos de dados, entre em contato conosco para agendar.
A pilha de IA da Huawei — do nível baixo CANN SDK ao alto nível MindSpore framework — oferece um ambiente integrado e otimizado para desenvolvimento e implantação de IA voltado para o hardware Ascend.
Este treinamento orientado por instrutores (online ou presencial) é direcionado a profissionais técnicos de nível iniciante a intermediário que desejam entender como os componentes CANN e MindSpore trabalham juntos para apoiar o gerenciamento do ciclo de vida da IA e decisões de infraestrutura.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender a arquitetura em camadas da pilha de cálculo de IA da Huawei.
Identificar como o CANN apoia a otimização do modelo e a implantação no nível de hardware.
Avaliar o framework e a cadeia de ferramentas MindSpore em relação a alternativas da indústria.
Posicionar a pilha de IA da Huawei nos ambientes empresariais ou nuvem/local.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Demonstrações ao vivo de sistemas e caminhos baseados em casos.
Laboratórios guiados opcionais sobre o fluxo do modelo de MindSpore para CANN.
Opções de Personalização do Curso
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O CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) oferece ferramentas poderosas de implantação e otimização para aplicativos de IA em tempo real na visão computacional e PLN, especialmente no hardware Huawei Ascend.
Este treinamento presencial, conduzido por instrutor (online ou presencial), é voltado para profissionais intermediários de IA que desejam construir, implantar e otimizar modelos de visão e linguagem usando o CANN SDK para casos de uso em produção.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Implantar e otimizar modelos de CV e PLN usando CANN e AscendCL.
Usar ferramentas do CANN para converter modelos e integrá-los em pipelines ao vivo.
Otimizar o desempenho de inferência para tarefas como detecção, classificação e análise de sentimento.
Construir pipelines de CV/PLN em tempo real para cenários de implantação na borda ou baseada em nuvem.
Formato do Curso
Aula interativa e demonstração.
Laboratório prático com implantação de modelos e perfilamento de desempenho.
Design de pipelines ao vivo usando casos reais de CV e PLN.
Opções de Personalização do Curso
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CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) e Apache TVM permitem a otimização e personalização avançada de operadores de modelos AI para Huawei Ascend hardware.
Este treinamento presencial ou online, conduzido por instrutor, é direcionado a desenvolvedores de sistema de nível avançado que desejam construir, implantar e ajustar operadores personalizados para modelos AI usando o modelo de programação TIK CANN e integração com o compilador TVM.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Escrever e testar operadores personalizados de IA usando a DSL TIK para processadores Ascend.
Integrar operações personalizadas no tempo de execução CANN e no grafo de execução.
Usar o TVM para agendamento de operadores, otimização automática e benchmarking.
Depurar e otimizar o desempenho ao nível da instrução para padrões de computação personalizados.
Formato do Curso
Aula interativa e demonstração.
Criação prática de operadores usando as pipelines TIK e TVM.
Teste e ajuste em hardware ou simuladores Ascend.
Opções de Personalização do Curso
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A ferramenta Ascend CANN da Huawei habilita inferência de IA poderosa em dispositivos de borda, como o Ascend 310. CANN fornece ferramentas essenciais para compilar, otimizar e implantar modelos onde o processamento e a memória são limitados.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é direcionado a desenvolvedores de IA intermediários e integradores que desejam implantar e otimizar modelos em dispositivos de borda Ascend usando o conjunto de ferramentas CANN.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Preparar e converter modelos de IA para o Ascend 310 utilizando as ferramentas CANN.
Construir pipelines leves de inferência usando MindSpore Lite e AscendCL.
Otimizar o desempenho do modelo em ambientes com recursos computacionais e de memória limitados.
Implantar e monitorar aplicativos de IA em casos reais de uso na borda.
Formato do Curso
Aula interativa e demonstração.
Trabalho prático com modelos específicos da borda e cenários.
Exemplos de implantação ao vivo em hardware virtual ou físico da borda.
Opções de Customização do Curso
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CANN (Arquitetura de Computação para Neural Networks) é a ferramenta de computação AI da Huawei usada para compilar, otimizar e implantar modelos AI nos processadores Ascend AI.
Este treinamento presencial (online ou em local físico) está direcionado a desenvolvedores iniciantes de IA que desejam entender como o CANN se encaixa no ciclo de vida do modelo, desde o treinamento até a implantação, e como ele funciona com frameworks como MindSpore, TensorFlow, e PyTorch.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender o propósito e a arquitetura da ferramenta CANN.
Configurar um ambiente de desenvolvimento com CANN e MindSpore.
Converter e implantar um modelo AI simples no hardware Ascend.
Obter conhecimentos fundamentais para futuros projetos de otimização ou integração com o CANN.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Laboratórios práticos de implantação simples de modelos.
Demonstração passo a passo da cadeia de ferramentas CANN e pontos de integração.
Opções de Personalização do Curso
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CANN SDK (Arquitetura de Computação para Neural Networks) é a base de computação AI da Huawei que permite aos desenvolvedores ajustar e otimizar o desempenho das redes neurais em rede no processador AI Ascend.
Esta formação presencial conduzida por um instrutor (online ou in loco) destina-se a engenheiros de sistemas e desenvolvedores avançados de IA que desejam otimizar o desempenho da inferência usando o conjunto avançado de ferramentas do CANN, incluindo o Graph Engine, TIK e o desenvolvimento de operadores personalizados.
Até ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender a arquitetura runtime e o ciclo de vida do desempenho do CANN.
Usar ferramentas de perfil e Graph Engine para análise e otimização de desempenho.
Criar e otimizar operadores personalizados usando TIK e TVM.
Resolver gargalos de memória e melhorar o fluxo do modelo.
Formato da Formação
Aula interativa e discussão.
Laboratórios práticos com perfilagem em tempo real e ajuste de operadores.
Exercícios de otimização usando exemplos de implantação de casos limites.
Opções de Customização do Curso
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CANN (Arquitetura de Computação para Neural Networks) é a pilha de computação AI da Huawei para implantar e otimizar modelos AI nos processadores Ascend AI.
Este treinamento presencial ou online, ministrado por instrutor, destina-se a desenvolvedores e engenheiros intermediários de IA que desejam implantar modelos AI treinados eficientemente em hardware Huawei Ascend usando o toolkit CANN e ferramentas como MindSpore, TensorFlow ou PyTorch.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender a arquitetura do CANN e seu papel na cadeia de implantação da IA.
Converter e adaptar modelos de frameworks populares para formatos compatíveis com Ascend.
Utilizar ferramentas como ATC, conversão do modelo OM e o MindSpore para inferência na borda e nuvem.
Diagnosticar problemas de implantação e otimizar desempenho no hardware Ascend.
Formato do Curso
Aula interativa e demonstração.
Trabalho prático utilizando ferramentas CANN e simuladores ou dispositivos Ascend.
Cenários de implantação práticos baseados em modelos AI do mundo real.
Opções de Customização do Curso
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