Eğitim İçeriği

CANN Optimizasyon Kapasiteleri Özeti

  • CANN'de çıkarım performansının nasıl ele alındığı
  • Kıyı ve yerel AI sistemler için optimizasyon hedefleri
  • AI Core kullanımı ve bellek tahsis edilmesini anlama

Graf Motoru Kullanarak Analiz

  • Graf Motoru ve yürütme anahtalığına giriş
  • Bloomcu grafikleri ve çalışma zamanı metriklerini görselleştirme
  • Optimizasyon için hesaplama grafiklerinin değiştirilmesi

Profiling Araçları ve Performans Metrikleri

  • CANN Profiling Aracı (profiler) kullanarak iş yükü analizi
  • Kerne yürütme süresini ve darboğazları analiz etmek
  • Bellek erişimi profiling'i ve tiling stratejileri

TIK ile Özel Operator Geliştirme

  • TIK ve operator programlama modeline genel bakış
  • TIK DSL kullanarak özel bir operatör uygulama
  • Operatör performansını test etmek ve denetlemek

TVM ile Gelişmiş Operator Optimizasyonu

  • CANN ile TVM tümleştirmeye giriş
  • Hesaplama grafikleri için auto-tuning stratejileri
  • Nasıl ve ne zaman TVM ile TIK arasında geçiş yapılmalı

Bellek Optimizasyon Teknikleri

  • Belge düzenini yönetme ve bufer yerleştirme
  • İç bant bellek tüketimini azaltmak için teknikler
  • Aşırı zaman yürütme ve yeniden kullanım için en iyi uygulamalar

Gerçek Dünya Dağıtımı ve Durum Çalışmaları

  • Durum çalışması: akıllı şehir kamerası pipeline'ı için performans ayarlaması
  • Durum çalışması: otomatik araba çıkarım stack'ini optimize etmek
  • Yinelemeli profiling ve sürekli iyileştirme için kılavuzlar

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Düzenli derin öğrenme modeli mimarileri ve eğitim akışları anlayışı
  • CANN, TensorFlow veya PyTorch kullanarak model dağıtım deneyimi
  • Linux CLI, kabuk betikleri ve Python programlaması konusundaki bilgi

Kitle

  • AI performans mühendisleri
  • Sürece optimizasyon uzmanları
  • Edge AI veya gerçek zamanlı sistemlerle çalışan geliştiriciler
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler