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Temario del curso

Introducción al Ecosistema de IA de Huawei

  • Hardware de IA Ascend: descripción general de los modelos 310, 910 y 910B.
  • Componentes de alto nivel: MindSpore, CANN y AscendCL.
  • Posicionamiento en la industria y principios de arquitectura.

El Papel de CANN en la Pila de IA de Huawei

  • ¿Qué es CANN? Propósito del SDK y capas internas.
  • ATC, TBE y AscendCL: compilación y ejecución de modelos.
  • Cómo CANN admite la optimización de inferencia y la implementación.

Descripción General y Arquitectura de MindSpore

  • Flujos de trabajo de entrenamiento e inferencia en MindSpore.
  • Modo gráfico, PyNative y abstracción de hardware.
  • Integración con la NPU Ascend mediante el backend de CANN.

Ciclo de Vida de la IA en Ascend: Del Entrenamiento a la Implementación

  • Creación de modelos en MindSpore o conversión desde otros frameworks.
  • Exportación y compilación de modelos utilizando ATC.
  • Implementación en hardware Ascend utilizando modelos OM y AscendCL.

Comparación con Otras Pilas de IA

  • MindSpore vs. PyTorch, TensorFlow: enfoque y posicionamiento.
  • Flujos de trabajo de implementación en Ascend en comparación con pilas basadas en GPU.
  • Oportunidades y limitaciones para el uso empresarial.

Escenarios de Integración Empresarial

  • Casos de uso en fabricación inteligente, IA gubernamental y telecomunicaciones.
  • Consideraciones sobre escalabilidad, cumplimiento y ecosistema.
  • Implementación híbrida de nube/instalación propia utilizando la pila de Huawei.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de los flujos de trabajo de IA o la arquitectura de plataformas.
  • Comprensión básica del entrenamiento y la implementación de modelos.
  • No se requiere experiencia práctica previa con CANN o MindSpore.

Público Objetivo

  • Evaluadores de plataformas de IA y arquitectos de infraestructura.
  • Profesionales de DevOps de IA/ML e integradores de pipelines.
  • Gerentes de tecnología y tomadores de decisiones.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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