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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