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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução ao Desenvolvimento de Operadores Personalizados

  • Por que construir operadores personalizados? Casos de uso e restrições
  • Estrutura do runtime CANN e pontos de integração de operadores
  • Visão geral de TBE, TIK e TVM no ecossistema de IA da Huawei

Uso do TIK para Programação de Operadores de Baixo Nível

  • Compreensão do modelo de programação TIK e das APIs suportadas
  • Gerenciamento de memória e estratégia de tiling no TIK
  • Criação, compilação e registro de um operador personalizado no CANN

Teste e Validação de Operadores Personalizados

  • Testes unitários e testes de integração de operadores no grafo
  • Depuração de problemas de desempenho em nível de kernel
  • Visualização da execução de operadores e comportamento de buffers

Agendamento e Otimização Baseados em TVM

  • Visão geral do TVM como compilador para operadores tensoriais
  • Escrevendo um agendamento para um operador personalizado no TVM
  • Ajuste, benchmarking e geração de código do TVM para Ascend

Integração com Frameworks e Modelos

  • Registro de operadores personalizados para MindSpore e ONNX
  • Verificação da integridade do modelo e comportamento de fallback
  • Suporte a grafos multi-operadores com precisão mista

Estudos de Caso e Otimizações Especializadas

  • Estudo de caso: convolução de alta eficiência para pequenas formas de entrada
  • Estudo de caso: otimização de operador de atenção com consciência de memória
  • Boas práticas na implantação de operadores personalizados em vários dispositivos

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento sólido dos mecanismos internos de modelos de IA e da computação em nível de operador
  • Experiência com Python e ambientes de desenvolvimento Linux
  • Familiaridade com compiladores de redes neurais ou otimizadores em nível de grafo

Público-Alvo

  • Engenheiros de compiladores que trabalham em toolchains de IA
  • Desenvolvedores de sistemas focados em otimização de IA de baixo nível
  • Desenvolvedores que constroem operadores personalizados ou visam cargas de trabalho de IA inovadoras

Número de participantes


Preço por participante

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