Eğitim İçeriği

Huawei'nin AI Ekosistemi'ne Giriş

  • Ascend AI donanımı: 310, 910 ve 910B genel bakış
  • Yüksek seviye bileşenler: MindSpore, CANN, AscendCL
  • Sektör konumlandırma ve mimari ilkeleri

Huawei'nin AI Stack'te CANN'nin Rolü

  • CANN nedir? SDK amacı ve iç katmanlar
  • ATC, TBE ve AscendCL: modellerin derlenmesi ve çalıştırılması
  • CANN'nin tahmin optimizasyonu ve dağıtımını nasıl desteklediği

MindSpore Genel Bakışı ve Mimari

  • MindSpore'da eğitim ve tahmin iş akışları
  • Grafik modu, PyNative ve donanım soyutlaması
  • Ascend NPU ile CANN arka ucu üzerinden entegrasyon

Ascend'da AI Hayat Döngüsü: Eğitimden Dağıtımıza

  • MindSpore'da model oluşturma veya diğer çatılardan dönüştürme
  • ATC kullanarak modellerin dışarı aktarılması ve derlenmesi
  • OM modelleri ve AscendCL kullanarak Ascend donanımına dağıtma

Diğer AI Çatılarıyla Kıyasla

  • MindSpore vs. PyTorch, TensorFlow: odak noktası ve konumlandırma
  • Ascend'te dağıtım iş akışları ile GPU-tabanlı çatılara karşılaştırma
  • Kurumsal kullanım için fırsatlar ve sınırlamalar

Kurumsal Entegrasyon Senaryoları

  • Akıllı üretim, hükümet AI'si ve telekomünikasyondaki kullanımlar
  • Ölçeklenebilirlik, uyumluluk ve ekosistem göz önünde bulundurularak
  • Huawei çatısıyla bulut/yerel karma dağıtımı

Özeti ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • AI akışlarını veya platform mimarisine aşina olmak
  • Model eğitimi veployment'ün temel anlayışı
  • CANN veya MindSpore ile önceki elden deneyim gerektirmez

Kitle

  • AI platform değerlendirmecileri ve altyapı mimarları
  • AI/ML DevOps ve pipeline tümleyicileri
  • Teknoloji yöneticileri ve karar verenler
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler