Programa do Curso

Introdução à Plataforma Huawei Ascend

  • Visão geral da arquitetura e ecossistema Ascend
  • Visão geral de MindSpore e CANN
  • Casos de uso e relevância no setor

Configurando o Ambiente de Desenvolvimento

  • Instalação da ferramenta CANN e do MindSpore
  • Usando ModelArts e CloudMatrix para orquestração de projetos
  • Testando o ambiente com modelos de exemplo

Desenvolvimento de Modelo com MindSpore

  • Definição e treinamento do modelo no MindSpore
  • Pipelines de dados e formatação de conjuntos de dados
  • Exportação de modelos para formato compatível com Ascend

Otimização de Desempenho em Ascend

  • Fusão de operadores e kernels personalizados
  • Estratégia de tiling e programação do AI Core
  • Ferramentas de benchmarking e perfilamento

Estratégias de Implantação

  • Comparação entre implantação em edge versus nuvem
  • Usando o SDK MindX para implantação
  • Integração com fluxos de trabalho CloudMatrix

Depuração e Monitoramento

  • Utilizando Profiler e AiD para rastreamento
  • Depurando falhas em tempo de execução
  • Monitoramento do uso de recursos e throughput

Caso de Estudo e Integração com Laboratório

  • Desenvolvimento completo da pipeline usando MindSpore
  • Laboratório: Construa, otimize e implante um modelo no Ascend
  • Comparação de desempenho com outras plataformas

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de redes neurais e fluxos de trabalho de IA
  • Experiência com programação Python
  • Familiaridade com pipelines de treinamento e implantação de modelos

Público-Alvo

  • Engenheiros de IA
  • Cientistas de dados trabalhando com a pilha de IA da Huawei
  • Desenvolvedores de ML usando Ascend e MindSpore
 21 Horas

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