Temario del curso

Introducción al Ecosistema de IA de Huawei

  • Hardware AI Ascend: visión general de 310, 910 y 910B
  • Componentes de alto nivel: MindSpore, CANN, AscendCL
  • Posicionamiento industrial y principios arquitectónicos

El papel de CANN en la pila de IA de Huawei

  • ¿Qué es CANN? Propósito del SDK y capas internas
  • ATC, TBE y AscendCL: compilación y ejecución de modelos
  • Cómo CANN apoya la optimización y el despliegue de inferencia

Visión General y Arquitectura de MindSpore

  • Flujos de trabajo de entrenamiento e inferencia en MindSpore
  • Modo gráfico, PyNative y abstracción del hardware
  • Integración con NPU Ascend mediante backend CANN

Ciclo de Vida de IA en Ascend: desde el Entrenamiento hasta el Despliegue

  • Creación de modelos en MindSpore o conversión desde otros marcos
  • Exportación y compilación de modelos usando ATC
  • Despliegue en hardware Ascend usando modelos OM y AscendCL

Comparación con Otras Pilas de IA

  • MindSpore vs. PyTorch, TensorFlow: enfoque y posicionamiento
  • Flujos de trabajo de despliegue en Ascend frente a pilas basadas en GPU
  • Oportunidades y limitaciones para el uso empresarial

Escenarios de Integración Empresarial

  • Casos de uso en fabricación inteligente, IA gubernamental y telecomunicaciones
  • Escalabilidad, cumplimiento y consideraciones del ecosistema
  • Despliegue híbrido en la nube o local utilizando la pila de Huawei

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Familiaridad con flujos de trabajo o arquitectura de plataformas AI
  • Comprensión básica del entrenamiento y despliegue de modelos
  • No se requiere experiencia previa práctica con CANN o MindSpore

Publico Objetivo

  • Evaluadores de plataformas AI y arquitectos de infraestructura
  • Integradores de pipelines AI/ML DevOps
  • Gerentes técnicos y toma de decisiones
 14 Horas

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