Comprender la pila de computación de IA de Huawei: desde CANN hasta MindSpore

Huawei Ascend es una familia de procesadores de inteligencia artificial diseñados para realizar inferencias y entrenamientos de alto rendimiento.

Esta formación presencial o en línea, impartida por un instructor, está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos con conocimientos intermedios que deseen desarrollar y optimizar modelos neuronales mediante la plataforma Ascend de Huawei y el conjunto de herramientas CANN.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar correctamente el entorno de desarrollo de CANN.
• Desarrollar aplicaciones de IA utilizando MindSpore y los flujos de trabajo de CloudMatrix.
• Optimizar el rendimiento en las unidades NPU Ascend mediante operadores personalizados y estrategias de particionado.
• Implementar modelos tanto en entornos periféricos como en la nube.

Formato del curso

• Clases interactivas y sesiones de debate.
• Práctica guiada con la plataforma Huawei Ascend y el conjunto de herramientas CANN en aplicaciones reales.
• Ejercicios enfocados en la creación, entrenamiento e implementación de modelos.

Opciones de personalización del curso

• Si desean un plan de formación adaptado a su infraestructura o conjuntos de datos, no duden en contactarnos para gestionarlo.

Esta formación en vivo en España guía a los desarrolladores de IA intermedios en el despliegue de modelos en procesadores Ascend utilizando el kit de herramientas CANN. Aprenda a convertir frameworks como PyTorch y TensorFlow, a optimizar el rendimiento y a depurar problemas para escenarios eficientes de inferencia en el borde y en la nube.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es el kit de herramientas de computación para IA de Huawei, utilizado para compilar, optimizar e implementar modelos de inteligencia artificial en los procesadores Ascend AI.

Esta capacitación presencial o en línea, dirigida por un instructor, está destinada a desarrolladores de IA principiantes que desean comprender cómo CANN se integra en el ciclo de vida del modelo, desde su entrenamiento hasta la implementación, así como su compatibilidad con frameworks como MindSpore, TensorFlow y PyTorch.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el propósito y la arquitectura del kit de herramientas CANN.
• Configurar un entorno de desarrollo con CANN y MindSpore.
• Convertir e implementar un modelo de IA sencillo en el hardware Ascend.
• Adquirir conocimientos básicos para futuros proyectos de optimización o integración con CANN.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates guiados.
• Laboratorios prácticos enfocados en la implementación de modelos simples.
• Guía paso a paso del flujo de trabajo con CANN y sus puntos de integración.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarla.

El kit de herramientas Ascend CANN de Huawei permite realizar inferencias de IA potentes en dispositivos periféricos como el Ascend 310. CANN ofrece herramientas esenciales para compilar, optimizar y desplegar modelos en entornos con limitaciones de computación y memoria.

Esta capacitación práctica dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen implementar y optimizar modelos en dispositivos Ascend mediante el conjunto de herramientas CANN.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas CANN.
• Crear pipelines de inferencia ligeros con MindSpore Lite y AscendCL.
• Optimizar el rendimiento de los modelos en entornos con recursos limitados de computación y memoria.
• Implementar y supervisar aplicaciones de IA en casos prácticos del mundo real en dispositivos periféricos.

Formato del curso

• Clases interactivas y demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos en laboratorio con modelos y escenarios propios del entorno periférico.
• Ejemplos de implementación en tiempo real tanto en hardware virtual como físico.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada, no dude en contactarnos para coordinarlo.

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la base computacional para inteligencia artificial de Huawei, que permite a los desarrolladores afinar y optimizar el rendimiento de las redes neuronales implementadas en los procesadores AI Ascend.

Este curso presencial o online, impartido por instructores expertos, está dirigido a desarrolladores avanzados de inteligencia artificial e ingenieros de sistemas que deseen optimizar el rendimiento durante la inferencia mediante el sofisticado conjunto de herramientas CANN, incluyendo Graph Engine, TIK y el desarrollo de operadores personalizados.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura en tiempo de ejecución de CANN y su ciclo vital de rendimiento.
• Utilizar herramientas de perfilado y Graph Engine para analizar y optimizar el rendimiento.
• Diseñar y optimizar operadores personalizados con TIK y TVM.
• Resolver cuellos de botella en el uso de memoria y mejorar el flujo de procesamiento del modelo.

Formato del curso

• Clases interactivas con discusiones participativas.
• Laboratorios prácticos que incluyen perfilado en tiempo real y ajuste de operadores.
• Ejercicios de optimización basados en ejemplos de implementación en escenarios complejos.

Opciones de personalización del curso

• Si desea solicitar un programa personalizado para este curso, no dude en contactarnos para coordinarlo.

El CANN SDK (Arquitectura Computacional para Redes Neuronales) ofrece potentes herramientas de despliegue y optimización destinadas a aplicaciones de inteligencia artificial en tiempo real relacionadas con la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural, especialmente en hardware Ascend de Huawei.

Este curso práctico e interactivo, impartido por instructores (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de la IA con conocimientos intermedios que deseen desarrollar, implementar y optimizar modelos visuales y lingüísticos mediante el CANN SDK para aplicaciones productivas.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Implementar y optimizar modelos de visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural utilizando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas de CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en ejecución.
• Optimizar el rendimiento de inferencia en tareas como detección, clasificación y análisis de sentimientos.
• Crear pipelines en tiempo real para visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural, listos para ser desplegados tanto en entornos perimetrales como en la nube.

Formato del curso

• Exposiciones interactivas y demostraciones prácticas.
• Trabajo práctico en laboratorios centrados en el despliegue de modelos y la evaluación del rendimiento.
• Diseño de pipelines reales a partir de casos de uso concretos de visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar un entrenamiento adaptado a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinar los detalles.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) y Apache TVM permiten una optimización avanzada y la personalización de los operadores de modelos de inteligencia artificial para el hardware Ascend de Huawei.

Esta capacitación presencial o en línea, dirigida por un instructor, está pensada para desarrolladores de sistemas de nivel avanzado que deseen crear, implementar y ajustar operadores personalizados para modelos de IA utilizando el modelo de programación TIK de CANN y la integración del compilador TVM.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Escribir y probar operadores de IA personalizados mediante el lenguaje DSL de TIK para procesadores Ascend.
• Integrar operaciones personalizadas en el entorno de ejecución de CANN y en su grafo de ejecución.
• Utilizar TVM para programar, ajustar automáticamente y evaluar el rendimiento de los operadores.
• Depurar y optimizar el rendimiento a nivel de instrucciones en patrones computacionales personalizados.

Formato del curso

• Clases interactivas y demostraciones prácticas.
• Programación práctica de operadores mediante los flujos de trabajo de TIK y TVM.
• Pruebas y ajustes en hardware Ascend o en simuladores correspondientes.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarlo.