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Temario del curso
Introducción al Ecosistema de IA de Huawei
- Hardware AI Ascend: resumen de las series 310, 910 y 910B
- Componentes de alto nivel: MindSpore, CANN, AscendCL
- Posicionamiento en la industria y principios de arquitectura
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 respalda la optimización de inferencia y el despliegue
Resumen y Arquitectura de MindSpore
- Flujos de trabajo de entrenamiento e inferencia en MindSpore
- Modo gráfico, PyNative y abstracción de hardware
- Integración con NPU Ascend a través del backend CANN
Ciclo de Vida de la IA en Ascend: Del Entrenamiento al Despliegue
- Creación de modelos en MindSpore o conversión desde otros marcos
- Exportación y compilación de modelos utilizando ATC
- Despliegue en hardware Ascend utilizando modelos OM y AscendCL
Comparación con Otras Pilas de IA
- MindSpore vs. PyTorch, TensorFlow: enfoque y posicionamiento
- Flujos de despliegue en Ascend vs. pilas basadas en GPU
- Oportunidades y limitaciones para el uso empresarial
Escenarios de Integración Empresarial
- Casos de uso en manufactura inteligente, IA gubernamental y telecomunicaciones
- Escalabilidad, cumplimiento normativo y consideraciones del ecosistema
- Despliegue híbrido en la nube/servidores propios utilizando la pila de Huawei
Resumen y Siguientes Pasos
Requerimientos
- Familiaridad con flujos de trabajo de IA o arquitectura de plataformas
- Comprensión básica del entrenamiento y despliegue de modelos
- No se requiere experiencia previa práctica con CANN ni MindSpore
Audiencia
- Evaluadores de plataformas de IA y arquitectos de infraestructura
- Profesionales DevOps de IA/ML e integradores de pipelines
- Gerentes tecnológicos y tomadores de decisiones
14 Horas