Curso de Construção de Operadores Personalizados de IA com CANN TIK e TVM

O Huawei Ascend é uma família de processadores de IA projetados para inferência e treinamento de alto desempenho.

Esta formação conduzida por instrutor (online ou presencial) direciona-se a engenheiros de IA e cientistas de dados de nível intermediário que desejam desenvolver e otimizar modelos de redes neurais utilizando a plataforma Ascend da Huawei e o toolkit CANN.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar e preparar o ambiente de desenvolvimento do CANN.
• Desenvolver aplicações de IA utilizando fluxos de trabalho do MindSpore e CloudMatrix.
• Otimizar o desempenho em NPUs Ascend usando operadores personalizados e tiling (divisão em tiles).
• Implantar modelos em ambientes de borda ou nuvem.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussão.
• Uso prático do Huawei Ascend e do toolkit CANN em aplicações de exemplo.
• Exercícios orientados focados na construção, treinamento e implantação de modelos.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso com base na sua infraestrutura ou conjuntos de dados, entre em contato conosco para organizar.

O CANN (Compute Architecture for Neural Networks) é a pilha de computação para IA da Huawei, destinada à implantação e otimização de modelos de IA em processadores AI Ascend.

Este treinamento ao vivo com instrutor (online ou presencial) é voltado para desenvolvedores e engenheiros de IA de nível intermediário que desejam implantar modelos de IA treinados de forma eficiente no hardware Huawei Ascend, utilizando a caixa de ferramentas 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 no pipeline de implantação de IA.
• Converter e adaptar modelos de frameworks populares para formatos compatíveis com Ascend.
• Utilizar ferramentas como ATC, conversão de modelos OM e MindSpore para inferência em borda e nuvem.
• Diagnosticar problemas de implantação e otimizar o desempenho no hardware Ascend.

Formato do Curso

• Palestra interativa e demonstração prática.
• Exercícios laboratoriais hands-on utilizando ferramentas CANN e simuladores ou dispositivos Ascend.
• Cenários práticos de implantação baseados em modelos de IA do mundo real.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.

O CANN (Compute Architecture for Neural Networks) é o toolkit de computação de IA da Huawei, utilizado para compilar, otimizar e implantar modelos de IA em processadores AI Ascend.

Esta formação presencial com instrutor (online ou no local) destina-se a desenvolvedores de IA iniciantes que desejam compreender como o CANN se encaixa no ciclo de vida do modelo, desde o treinamento até à implementação, e como funciona em conjunto com frameworks como MindSpore, TensorFlow e PyTorch.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o propósito e a arquitetura do toolkit CANN.
• Configurar um ambiente de desenvolvimento com CANN e MindSpore.
• Converter e implantar um modelo de IA simples em hardware Ascend.
• Adquirir conhecimentos fundamentais para futuros projetos de otimização ou integração do CANN.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussão.
• Laboratórios práticos com implantação de modelos simples.
• Percorrendo passo a passo a cadeia de ferramentas CANN e os pontos de integração.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.

A toolkit Ascend CANN da Huawei permite inferência poderosa de IA em dispositivos de borda, como o Ascend 310. O CANN fornece ferramentas essenciais para compilar, otimizar e implantar modelos em ambientes com recursos de processamento e memória limitados.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), é voltado para desenvolvedores de IA e integradores de nível intermediário que desejam implantar e otimizar modelos em dispositivos de borda Ascend utilizando a toolchain CANN.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Preparar e converter modelos de IA para o Ascend 310 usando as ferramentas do CANN.
• Construir pipelines de inferência leves utilizando MindSpore Lite e AscendCL.
• Otimizar o desempenho dos modelos para ambientes com recursos limitados de processamento e memória.
• Implantar e monitorar aplicações de IA em casos de uso reais na borda.

Formato do Curso

• Palestra interativa e demonstração prática.
• Exercícios práticos com modelos e cenários específicos para a borda.
• Exemplos de implantação ao vivo em hardware de borda virtual ou físico.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.

O stack de IA da Huawei — desde o SDK de baixo nível CANN até o framework de alto nível MindSpore — oferece um ambiente integrado de desenvolvimento e implementação de IA, otimizado para hardware Ascend.

Este treinamento instruído por especialista, realizado ao vivo (online ou presencial), destina-se a profissionais técnicos de nível iniciante a intermediário que desejam compreender como os componentes CANN e MindSpore trabalham juntos para apoiar o gerenciamento do ciclo de vida da IA e as decisões de infraestrutura.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura em camadas do stack de computação em IA da Huawei.
• Identificar como o CANN suporta a otimização de modelos e a implementação em nível de hardware.
• Avaliar o framework MindSpore e seu conjunto de ferramentas em relação a alternativas do setor.
• Posicionar o stack de IA da Huawei dentro de ambientes empresariais ou de nuvem/on-premise.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussões.
• Demonstrações ao vivo do sistema e tutoriais baseados em casos práticos.
• Laboratórios guiados opcionais sobre o fluxo de modelos, desde o MindSpore até o CANN.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar os detalhes.

O SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) é a base de computação para IA da Huawei, permitindo que desenvolvedores ajustem e otimizem o desempenho de redes neurais implantadas nos processadores de IA Ascend.

Esta treinamento orientado por instrutor, disponível online ou presencial, destina-se a desenvolvedores de IA de nível avançado e engenheiros de sistemas que desejam otimizar o desempenho de inferência utilizando o conjunto de ferramentas avançado do CANN, incluindo o Graph Engine, TIK e desenvolvimento de operadores personalizados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura de tempo de execução e o ciclo de vida de desempenho do CANN.
• Utilizar ferramentas de profiling e o Graph Engine para análise e otimização de desempenho.
• Criar e otimizar operadores personalizados usando TIK e TVM.
• Resolver gargalos de memória e melhorar a taxa de transferência dos modelos.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussões.
• Laboratórios práticos com profiling em tempo real e ajuste de operadores.
• Exercícios de otimização utilizando exemplos de implantação com casos extremos (edge-case).

Opções de Personalização do Curso

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O SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) oferece ferramentas poderosas de implantação e otimização para aplicações de IA em tempo real, especialmente em hardware Huawei Ascend.

Este treinamento ao vivo com instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais intermediários de IA que desejam construir, implantar e otimizar modelos de visão e linguagem para casos de uso em produção com o SDK CANN.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implantar e otimizar modelos de VC e PLN usando CANN e AscendCL.
• Utilizar ferramentas do CANN para converter modelos e integrá-los a pipelines em tempo real.
• Otimizar o desempenho de inferência para tarefas como detecção, classificação e análise de sentimentos.
• Construir pipelines VC/PLN em tempo real para cenários de implantação na borda ou em nuvem.

Formato do Curso

• Palestra interativa e demonstração.
• Laboratório prático com implantação de modelos e perfilamento de desempenho.
• Projeto de pipeline ao vivo utilizando casos reais de VC e PLN.

Opções de Personalização do Curso

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