Eğitim İçeriği

Huawei'nin AI Ekosistemi Anlatımı

  • Ascend AI donanımı: 310, 910 ve 910B genel bakış
  • Yüksek seviyeli bileşenler: MindSpore, CANN, AscendCL
  • Endüstri konumlandırılması ve mimari ilkeleri

Huawei'nin AI Yığınındaki CANN’in Rolü

  • CANN nedir? SDK amacı ve iç katmanlar
  • ATC, TBE ve AscendCL: modelleri derleme ve çalıştırma
  • CANN'nın çıkarım iyileştirmesine ve dağıtıma nasıl katkı sağladığını anlamak

MindSpore Genel Bakış ve Mimarisi

  • MindSpore'da eğitim ve çıkarım iş akışları
  • Graf modu, PyNative ve donanım soyutlaması
  • CANN arka ucundan Ascend NPU ile entegrasyon

Ascend’de AI Hayat Döngüsü: Eğitimden Dağıtıma

  • MindSpore'da veya diğer çerçevelerden model oluşturma ya da dönüştürme
  • Modelleri ATC kullanarak ihracat ve derleme
  • OM modellerini ve AscendCL kullanarak Ascend donanımında dağıtım

Diğer AI Yığınları ile Karşılaştırma

  • MindSpore vs. PyTorch, TensorFlow: odak noktası ve konumlandırılması
  • Ascend’deki dağıtım iş akışları GPU tabanlı yığınlarla karşılaştırması
  • Kurumsal kullanım için fırsatlar ve sınırlamalar

Kurumsal Entegrasyon Senaryoları

  • Akıllı üretim, hükümet AI’si ve telekom gibi kullanım senaryoları
  • Ölçeklenebilirlik, uyumluluk ve ekosistem dikkate alınması
  • Huawei yığını kullanarak bulut/on-prem hibrit dağıtım

Özeti ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • AI iş akışlarına veya platform mimarisine aşinalık
  • Model eğitim ve dağıtımına temel bir anlayış
  • CANN veya MindSpore ile önceki elden deneyim gerektirmez

Hedef Kitle

  • AI platform değerlendirmecileri ve altyapı mimarları
  • AI/ML DevOps vepipeline entegratörleri
  • Teknoloji yöneticileri ve karar veren kişiler
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler