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Programa do Curso

Visão Geral das Capacidades de Otimização do CANN

  • Como o desempenho de inferência é tratado no CANN
  • Objetivos de otimização para sistemas de IA de borda e embarcados
  • Compreensão da utilização de AI Core e alocação de memória

Utilização do Graph Engine para Análise

  • Introdução ao Graph Engine e ao pipeline de execução
  • Visualização de grafos de operadores e métricas de runtime
  • Modificação de grafos computacionais para otimização

Ferramentas de Profiling e Métricas de Desempenho

  • Utilização da Ferramenta de Profiling do CANN (profiler) para análise de carga de trabalho
  • Análise do tempo de execução do kernel e gargalos
  • Profiling de acesso à memória e estratégias de tiling

Desenvolvimento de Operadores Personalizados com TIK

  • Visão geral do TIK e do modelo de programação de operadores
  • Implementação de um operador personalizado utilizando a DSL do TIK
  • Teste e benchmark do desempenho do operador

Otimização Avançada de Operadores com TVM

  • Introdução à integração do TVM com o CANN
  • Estratégias de auto-tuning para grafos computacionais
  • Quando e como alternar entre TVM e TIK

Técnicas de Otimização de Memória

  • Gestão da disposição da memória e colocação de buffers
  • Técnicas para reduzir o consumo de memória no chip
  • Boas práticas para execução assíncrona e reutilização

Implantação no Mundo Real e Estudos de Caso

  • Estudo de caso: ajuste de desempenho para pipeline de câmaras de cidade inteligente
  • Estudo de caso: otimização da pilha de inferência de veículos autónomos
  • Diretrizes para profiling iterativo e melhoria contínua

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Sólida compreensão das arquiteturas de modelos de deep learning e dos fluxos de trabalho de treino
  • Experiência com implantação de modelos utilizando CANN, TensorFlow ou PyTorch
  • Familiaridade com CLI Linux, scripting de shell e programação Python

Público-Alvo

  • Engenheiros de desempenho de IA
  • Especialistas em otimização de inferência
  • Developers que trabalham com IA de borda ou sistemas em tempo real
 14 Horas

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