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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 do TBE, TIK e TVM no ecossistema de IA da Huawei

Utilização do TIK para Programação de Operadores de Baixo Nível

  • Compreensão do modelo de programação TIK e das APIs suportadas
  • Gestão de memória e estratégia de tiling no TIK
  • Criação, compilação e registo de uma operação personalizada com o CANN

Teste e Validação de Operações Personalizadas

  • Testes unitários e de integração de operações no gráfico
  • Depuração de problemas de desempenho ao nível do kernel
  • Visualização da execução da operação e do comportamento de buffers

Agendamento e Otimização Baseados em TVM

  • Visão geral do TVM como compilador para operações de tensor
  • Escrita de um schedule para uma operação personalizada no TVM
  • Ajuste (tuning), benchmarking e geração de código do TVM para Ascend

Integração com Frameworks e Modelos

  • Registo de operações personalizadas para MindSpore e ONNX
  • Verificação da integridade do modelo e comportamento de fallback
  • Suporte a gráficos multi-operador com precisão mista

Estudos de Caso e Otimizações Especializadas

  • Estudo de caso: convolução de alta eficiência para formas de entrada pequenas
  • Estudo de caso: otimização de operador de atenção consciente da memória
  • Boas práticas na implementação de operações personalizadas através de dispositivos

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento sólido dos mecanismos internos de modelos de IA e do cálculo ao nível de operadores
  • Experiência com Python e ambientes de desenvolvimento Linux
  • Familiaridade com compiladores de redes neurais ou optimizadores ao nível de gráfico

Público-Alvo

  • Engenheiros de compiladores a trabalhar em toolchains de IA
  • Desenvolvedores de sistemas focados em otimização de IA de baixo nível
  • Desenvolvedores a construir operações personalizadas ou a visar cargas de trabalho de IA inovadoras
 14 Horas

Treinamento Corporativo Personalizado

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