Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Obrigado por enviar sua reserva! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Duração 14 horas
Programa do Curso
Introdução ao Ecossistema de IA da Huawei
- Hardware de IA Ascend: visão geral dos modelos 310, 910 e 910B
- Componentes de alto nível: MindSpore, CANN, AscendCL
- Posicionamento no setor e princípios de arquitetura
O Papel do CANN na Pilha de IA da Huawei
- O que é o CANN? Propósito do SDK e camadas internas
- ATC, TBE e AscendCL: compilação e execução de modelos
- Como o CANN suporta a otimização de inferência e a implantação
Visão Geral e Arquitetura do MindSpore
- Fluxos de trabalho de treinamento e inferência no MindSpore
- Modo gráfico, PyNative e abstração de hardware
- Integração com NPU Ascend via backend CANN
Ciclo de Vida de IA no Ascend: do Treinamento à Implantação
- Criação de modelos no MindSpore ou conversão de outros frameworks
- Exportação e compilação de modelos usando ATC
- Implantação em hardware Ascend usando modelos OM e AscendCL
Comparação com Outras Pilhas de IA
- MindSpore vs. PyTorch, TensorFlow: foco e posicionamento
- Fluxos de implantação no Ascend vs. pilhas baseadas em GPU
- Oportunidades e limitações para uso corporativo
Cenários de Integração Corporativa
- Casos de uso em manufatura inteligente, IA governamental e telecomunicações
- Considerações sobre escalabilidade, conformidade e ecossistema
- Implantação híbrida nuvem/on-premise usando a pilha da Huawei
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Familiaridade com fluxos de trabalho de IA ou arquitetura de plataforma
- Compreensão básica do treinamento e implantação de modelos
- Nenhuma experiência prévia prática com CANN ou MindSpore é necessária
Público-Alvo
- Avaliadores de plataformas de IA e arquitetos de infraestrutura
- Profissionais de DevOps de IA/ML e integradores de pipelines
- Gerentes de tecnologia e tomadores de decisão
