Kursplan

Introduksjon til Huawei Ascend-platformen

  • Oversikt over Ascend-arkitektur og økosystem
  • MindSpore og CANN-oversikt
  • Bruksområder og nøyaktighetsvægtning for bransjen

Oppsett av utviklingsmiljøet

  • Installasjon av CANN-verktøysett og MindSpore
  • Bruk av ModelArts og CloudMatrix for prosjektstyring
  • Testing av miljøet med eksempelmodeller

Modellutvikling med MindSpore

  • Modelldefinisjon og trening i MindSpore
  • Datapipelines og datasettformatering
  • Eksport av modeller til Ascend-kompatibel format

Ytelseoptimalisering på Ascend

  • Operatorfusjon og egendefinerte kjerner
  • Tiling-strategi og AI Core-skalering
  • Benchmarking- og profilingverktøy

Distribusjonstrategier

  • Vektfordel ved edge- eller skydistribusjon
  • Bruk av MindX SDK for distribusjon
  • Integrasjon med CloudMatrix-arbeidsflyter

Feilsøking og overvåking

  • Bruk av Profiler og AiD for sporingsformål
  • Feilsøking av kjøretidfeil
  • Overvåking av ressursbruk og gennomstrømning

Case Study og Lab-integrasjon

  • Full pipelinedeveloping ved hjelp av MindSpore
  • Laboratorie: Bygg, optimaliser og distribuer en modell på Ascend
  • Ytelseforhold til andre platformer

Oppsummering og neste skritt

Krav

  • Forståelse av neurale nettverk og AI-arbeidsflyter
  • Erfaring med Python-programmering
  • Bekjenthet med modelltrening og distribusjonspipeliner

Målgruppe

  • AI-ingeniører
  • Datavitenskapsfolk som jobber med Huawei AI-stacken
  • ML-utviklere som bruker Ascend og MindSpore
 21 timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Referanser (1)

Kommende kurs

Relaterte kategorier