Construcción de Operadores de IA Personalizados con CANN TIK y TVM

Huawei Ascend es una familia de procesadores de IA diseñada para inferencia y entrenamiento de alto rendimiento.

Esta formación impartida por un instructor, disponible en línea o en las instalaciones, está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel intermedio que deseen desarrollar y optimizar modelos de redes neuronales utilizando la plataforma Ascend de Huawei y el kit de herramientas CANN.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo de CANN.
• Desarrollar aplicaciones de IA utilizando MindSpore y CloudMatrix.
• Optimizar el rendimiento en NPUs de Ascend mediante operadores personalizados y técnicas de división (tiling).
• Desplegar modelos en entornos edge o en la nube.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• Práctica directa con Huawei Ascend y el kit de herramientas CANN en aplicaciones de ejemplo.
• Ejercicios guiados centrados en la construcción, entrenamiento y despliegue de modelos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada basada en su infraestructura o conjuntos de datos, contáctenos para coordinarla.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la pila de computación para IA de Huawei, diseñada para desplegar y optimizar modelos de IA en procesadores AI Ascend.

Esta formación práctica con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen desplegar eficientemente modelos de IA entrenados en hardware Huawei Ascend, utilizando el kit de herramientas CANN y herramientas como MindSpore, TensorFlow o PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de CANN y su papel en el flujo de despliegue de IA.
• Convertir y adaptar modelos desde frameworks populares a formatos compatibles con Ascend.
• Utilizar herramientas como ATC, conversión de modelos OM y MindSpore para inferencia en bordes y en la nube.
• Diagnosticar problemas de despliegue y optimizar el rendimiento en hardware Ascend.

Formato del Curso

• Lección interactiva y demostraciones prácticas.
• Trabajo práctico de laboratorio utilizando herramientas CANN y simuladores o dispositivos Ascend.
• Escenarios de despliegue prácticos basados en modelos de IA del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es el conjunto de herramientas de computación inteligente de Huawei, utilizado para compilar, optimizar e implementar modelos de IA en procesadores de IA Ascend.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel principiante que desean comprender cómo CANN se integra en el ciclo de vida del modelo, desde el entrenamiento hasta la implementación, y su funcionamiento con frameworks como MindSpore, TensorFlow y PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el propósito y la arquitectura del toolkit CANN.
• Configurar un entorno de desarrollo con CANN y MindSpore.
• Convertir e implementar un modelo de IA simple en hardware Ascend.
• Adquirir conocimientos fundamentales para futuros proyectos de optimización o integración con CANN.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Prácticas con implementación de modelos simples.
• Guía paso a paso del toolchain CANN y los puntos de integración.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

El kit de herramientas Ascend CANN de Huawei habilita una potente inferencia de IA en dispositivos del borde, como el Ascend 310. CANN proporciona las herramientas esenciales para compilar, optimizar y desplegar modelos en entornos con recursos computacionales y de memoria limitados.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o en sitio) está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen desplegar y optimizar modelos en dispositivos del borde Ascend utilizando la cadena de herramientas CANN.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas CANN.
• Construir pipelines de inferencia ligeros utilizando MindSpore Lite y AscendCL.
• Optimizar el rendimiento de los modelos para entornos con limitaciones computacionales y de memoria.
• Desplegar y supervisar aplicaciones de IA en casos de uso reales del borde.

Formato del curso

• Clase interactiva y demostración práctica.
• Trabajo práctico de laboratorio con modelos y escenarios específicos para el borde.
• Ejemplos de despliegue en tiempo real sobre hardware del borde virtual o físico.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarla.

La pila de IA de Huawei, desde el SDK de bajo nivel CANN hasta el marco de trabajo de alto nivel MindSpore, ofrece un entorno de desarrollo e implementación de IA estrechamente integrado, optimizado para hardware Ascend.

Esta formación en vivo y guiada por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante a intermedio que desean comprender cómo los componentes CANN y MindSpore trabajan juntos para respaldar la gestión del ciclo de vida de la IA y las decisiones de infraestructura.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura en capas de la pila de cómputo con IA de Huawei.
• Identificar cómo CANN respalda la optimización de modelos y el despliegue a nivel de hardware.
• Evaluar el marco de trabajo MindSpore y su cadena de herramientas en relación con las alternativas del sector.
• Ubicar la pila de IA de Huawei dentro de entornos empresariales o de nube/servidores propios (on-prem).

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Demostraciones en vivo de sistemas y recorridos basados en casos prácticos.
• Laboratorios guiados opcionales sobre el flujo de modelos desde MindSpore hasta CANN.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la base de cómputo de IA de Huawei que permite a los desarrolladores ajustar y optimizar el rendimiento de las redes neuronales implementadas en los procesadores de IA Ascend.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA y ingenieros de sistemas de nivel avanzado que desean optimizar el rendimiento de inferencia utilizando el conjunto avanzado de herramientas de CANN, incluyendo el Motor de Grafos, TIK y el desarrollo de operadores personalizados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura en tiempo de ejecución del SDK CANN y su ciclo de vida de rendimiento.
• Utilizar herramientas de perfilado y el Motor de Grafos para el análisis y la optimización del rendimiento.
• Crear y optimizar operadores personalizados utilizando TIK y TVM.
• Resolver cuellos de botella de memoria y mejorar el rendimiento del modelo.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con perfilado en tiempo real y ajuste de operadores.
• Ejercicios de optimización utilizando ejemplos de implementación en casos límite.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) proporciona potentes herramientas de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y PLN, especialmente en hardware Huawei Ascend.

Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio que deseen construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje utilizando el SDK CANN para casos de uso de producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Implementar y optimizar modelos CV y PLN utilizando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas CANN para convertir modelos e integrarlos en flujos de trabajo en tiempo real.
• Optimizar el rendimiento de inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
• Construir pipelines CV/PLN en tiempo real para escenarios de implementación en edge o en la nube.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Laboratorio práctico con implementación de modelos y perfilamiento de rendimiento.
• Diseño de pipelines en vivo utilizando casos de uso reales de CV y PLN.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.