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Programa do Curso

Introdução ao Ecossistema de IA da Huawei

  • Visão geral do hardware de IA Ascend: 310, 910 e 910B
  • Componentes de alto nível: MindSpore, CANN, AscendCL
  • Posicionamento no mercado e princípios de arquitetura

O Papel do CANN no Stack de IA da Huawei

  • O que é o CANN? Propósito do SDK e camadas internas
  • ATC, TBE e AscendCL: compilando e executando modelos
  • Como o CANN suporta a otimização de inferência e a implementação

Visão Geral e Arquitetura do MindSpore

  • Fluxos de trabalho de treinamento e inferência no MindSpore
  • Modo gráfico, PyNative e abstração de hardware
  • Integração com a NPU Ascend via backend CANN

Ciclo de Vida da IA na Ascend: do Treinamento à Implementação

  • Criação de modelos no MindSpore ou conversão a partir de outros frameworks
  • Exportação e compilação de modelos usando o ATC
  • Implementação em hardware Ascend usando modelos OM e AscendCL

Comparação com Outros Stacks de IA

  • MindSpore vs. PyTorch, TensorFlow: foco e posicionamento
  • Fluxos de trabalho de implementação na Ascend versus stacks baseados em GPU
  • Oportunidades e limitações para uso corporativo

Cenários de Integração Empresarial

  • Casos de uso em manufatura inteligente, IA governamental e telecomunicações
  • Escalabilidade, conformidade e considerações sobre o ecossistema
  • Implantação híbrida de nuvem/on-premise usando o stack da Huawei

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Familiaridade com fluxos de trabalho de IA ou arquitetura de plataformas
  • Conhecimento básico de treinamento e implementação de modelos
  • Não é necessária experiência prática anterior com CANN ou MindSpore

Público-Alvo

  • Avaliadores de plataformas de IA e arquitetos de infraestrutura
  • Profissionais de DevOps de IA/ML e integradores de pipelines
  • Gestores de tecnologia e tomadores de decisão
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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