Cursusaanbod

Overzicht van optimalisatiecapaciteiten van CANN

  • Hoe inferentieprestaties in CANN worden beheerd
  • Optimalisatiedoelen voor AI-systeem op de rand en embedded AI
  • Het begrijpen van AI Core-utilisatie en geheugenallocatie

Gebruik van Graph Engine voor analyse

  • Inleiding tot de Graph Engine en uitvoeringspijplijn
  • Visualiseren van operatorgrafieken en runtime-metriken
  • Aanpassen van berekeningsgrafieken voor optimalisatie

Profiling Tools en prestatiemetriken

  • Gebruik van het CANN Profiling Tool (profiler) voor workloadanalyse
  • Analyseren van kerneluitvoeringstijd en knelpunten
  • Geheugenprofileren en tegelsstrategieën

Ontwikkeling van aangepaste operators met TIK

  • Overzicht van TIK en operatorprogrammeringsmodel
  • Implementeren van een aangepaste operator met behulp van TIK DSL
  • Testen en benchmarken van operatorprestaties

Geavanceerde operatoroptimalisatie met TVM

  • Introductie tot TVM-integratie met CANN
  • Autotuning-strategieën voor berekeningsgrafieken
  • Wanneer en hoe te schakelen tussen TVM en TIK

Geheugenoptimalisatietechnieken

  • Beheren van geheugenindeling en bufferplaatsing
  • Technieken om het op-chip geheugenverbruik te verminderen
  • Beste praktijken voor asynchrone uitvoering en hergebruik

Praktische implementatie en case studies

  • Case study: prestatieoptimalisatie voor slimme stadscamera-pijplijn
  • Case study: optimalisatie van de inferentiestap van autonome voertuigen
  • Richtlijnen voor iteratief profileren en continue verbetering

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Begrip van diepte van de deep learning model architecturen en training workflows
  • Ervaring met modeldeployments met behulp van CANN, TensorFlow, of PyTorch
  • Kennis van Linux CLI, shell scripting, en Python programmeren

Publiek

  • AI performance engineers
  • Specialisten in inference optimalisatie
  • Ontwikkelaars die werken met edge AI of real-time systemen
 14 Uren

Leveringsopties

PRIVÉGROEPSTRAINING

Onze identiteit draait om het leveren van precies wat onze klanten nodig hebben.

  • Pre-cursusgesprek met uw trainer
  • Aanpassing van de leerervaring om uw doelen te bereiken -
    • Op maat gemaakte overzichten
    • Praktische, praktische oefeningen met gegevens / scenario's die herkenbaar zijn voor de cursisten
  • Training gepland op een datum naar keuze
  • Gegeven online, op locatie/klaslokaal of hybride door experts die ervaring uit de echte wereld delen

Private Group Prices RRP from €4560 online delivery, based on a group of 2 delegates, €1440 per additional delegate (excludes any certification / exam costs). We recommend a maximum group size of 12 for most learning events.

Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen


OPENBARE TRAINING

Kijk op onze public courses

Hulp nodig bij het kiezen van de juiste cursus?

Voorlopige Aankomende Cursussen

Optimizing Neural Network Performance with CANN SDK

2025-10-30 09:30
14 Uren
Zuidas

Optimizing Neural Network Performance with CANN SDK

2025-11-13 09:30
14 Uren
Sloterdijk

Optimizing Neural Network Performance with CANN SDK

2025-11-27 09:30
14 Uren
Amstelveen

Gerelateerde cursussen

AI-applicaties ontwikkelen met Huawei Ascend en CANN

21 Uren

Huawei Ascend is een familie van AI-processors ontworpen voor hoogpresterende inferentie en training.

Dit door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor AI-engineers en datawetenschappers op intermiddelair niveau die neural networkmodellen willen ontwikkelen en optimaliseren met behulp van de Huawei Ascend-platform en het CANN toolkit.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

  • De CANN ontwikkelomgeving instellen en configureren.
  • AI-applicaties ontwikkelen met behulp van MindSpore en CloudMatrix workflows.
  • Prestatie optimaliseren op Ascend NPUs met behulp van aangepaste operators en tiling.
  • Modellen implementeren in rand- of cloudomgevingen.

Opzet van de cursus

  • Interactieve lezingen en discussies.
  • Praktijkervaring met Huawei Ascend en het CANN toolkit in voorbeeldapplicaties.
  • Geleid oefenen gericht op modelbouw, training en implementatie.

Aanpasbare opties voor de cursus

  • Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen op basis van uw infrastructuur of datasets, neem dan contact met ons op om dit te regelen.
Lees meer...

Deploying AI Models met CANN en Ascend AI-processors

14 Uren

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI-compute stack for deploying and optimizing AI models on Ascend AI processors.

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars en ingenieurs op intermediëren niveau die getrainde AI-modellen efficiënt willen inzetten op Huawei Ascend hardware met behulp van de CANN toolkit en tools zoals MindSpore, TensorFlow, of PyTorch.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

  • De CANN architectuur en zijn rol in de AI-inzetpijplijn begrijpen.
  • Modellen van populaire frameworks converteren en aanpassen aan Ascend-compatibele indelingen.
  • Gebruik maken van tools zoals ATC, OM-modelconversie en MindSpore voor edge- en cloudinferentie.
  • Inzetproblemen diagnosticeren en de prestaties op Ascend-hardware optimaliseren.

Opzet van de cursus

  • Interactieve les en demonstratie.
  • Praktische laboratoriumwerkzaamheden met CANN tools en Ascend-simulators of apparaten.
  • Praktische inzetscenario’s op basis van echte AI-modellen.

Opties voor cursusaanpassing

  • Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om dit te regelen.
Lees meer...

Inleiding tot CANN voor AI Framework Ontwikkelaars

 7 Uren

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI computing toolkit gebruikt om AI-modellen te compileren, te optimaliseren en te implementeren op Ascend AI-processoren.

Dit door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende AI-ontwikkelaars die willen begrijpen hoe CANN past in de modellevenscyclus van training tot implementatie en hoe het werkt met frameworks zoals MindSpore, TensorFlow en PyTorch.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

  • Het doel en de architectuur van de CANN toolkit begrijpen.
  • Een ontwikkelomgeving instellen met CANN en MindSpore.
  • Een eenvoudig AI-model converteren en implementeren op Ascend-hardware.
  • Fundamentele kennis opdoen voor toekomstige CANN optimalisatie- of integratieprojecten.

Indeling van de cursus

  • Interactieve lezingen en discussies.
  • Handson-labs met eenvoudige modelimplementatie.
  • Stapsgewijze begeleiding door de CANN toolchain en integratiepunten.

Opties voor cursusaanpassing

  • Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
Lees meer...

Deployment

14 Uren

Het Huawei Ascend CANN toolkit maakt krachtige AI-inferentie mogelijk op randapparaten zoals de Ascend 310. CANN biedt essentiële hulpmiddelen voor het compileren, optimaliseren en implementeren van modellen waar berekenings- en geheugenbeperkingen bestaan.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) is gericht op AI-ontwikkelaars en integrators op intermiddelair niveau die modellen willen implementeren en optimaliseren op Ascend-randapparaten met behulp van de CANN toolchain.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

  • AI-modellen voorbereiden en converteren voor Ascend 310 met behulp van CANN hulpmiddelen.
  • Lichtgewicht inferentie-pijplijnen bouwen met MindSpore Lite en AscendCL.
  • De prestaties van modellen optimaliseren voor beperkte berekenings- en geheugenomgevingen.
  • AI-toepassingen implementeren en monitoren in echte randgebruiksgevallen.

Opzet van de cursus

  • Interactieve lezing en demonstratie.
  • Handen-aan-praktijkwerk met rand-specifieke modellen en scenario's.
  • Leefde implementatievoorbeelden op virtuele of fysieke randhardware.

Opties voor cursusaanpassing

  • Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
Lees meer...

Huawei’s AI Compute Stack: Van CANN tot MindSpore

14 Uren

De AI-stack van Huawei — van de laaggeniveau CANN SDK tot het hooggeniveau MindSpore-framework — biedt een strak geïntegreerde AI-ontwikkel- en implementatieomgeving die is geoptimaliseerd voor Ascend-hardware.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of ter plaatse) is bedoeld voor technische professionals op beginner- tot gemiddeld niveau die willen begrijpen hoe de CANN en MindSpore-componenten samenwerken om AI-lifecyclebeheer en infrastructuurbeslissingen te ondersteunen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

  • Het gelaagde architectuur van de AI-rekenstack van Huawei te begrijpen.
  • Inzicht te krijgen in hoe CANN modeloptimalisatie en implementatie op hardware-niveau ondersteunt.
  • Het MindSpore-framework en de toolchain te evalueren in vergelijking met industrie-alternatieven.
  • De AI-stack van Huawei te positioneren binnen ondernemings- of cloud/ter-plaatse-omgevingen.

Formaat van de cursus

  • Interactieve lezing en discussie.
  • Live systeemdemonstraties en gevalsgebaseerde walkthroughs.
  • Optionele begeleide labs over modelstroom van MindSpore naar CANN.

Opties voor aanpassing van de cursus

  • Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.
Lees meer...

SDK voor Computer Vision en NLP Pipelines

14 Uren

Het CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) biedt krachtige implementatie- en optimalisatiegereedschappen voor real-time AI-applicaties in computer vision en NLP, vooral op Huawei Ascend hardware.

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is gericht op AI-practitioners op intermediair niveau die vision- en taalmodellen willen bouwen, implementeren en optimaliseren met behulp van het CANN SDK voor productiegebruiksscenario’s.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

  • CV- en NLP-modellen implementeren en optimaliseren met CANN en AscendCL.
  • CANN gereedschappen gebruiken om modellen te converteren en te integreren in live-pijplijnen.
  • De inferentieprestaties optimaliseren voor taken zoals detectie, classificatie en sentimentanalyse.
  • Real-time CV/NLP-pijplijnen bouwen voor edge- of cloudgebaseerde implementatiescenario’s.

Opbouw van de cursus

  • Interactieve lezing en demonstratie.
  • Handson lab met modelimplementatie en prestatieprofiling.
  • Live-pijplijndesign met behulp van echte CV- en NLP-gebruiksscenario’s.

Opties voor cursusaanpassing

  • Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om dit te regelen.
Lees meer...

Aangepaste AI-operatoren maken met CANN TIK en TVM

 14 Uren

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) en Apache TVM bieden geavanceerde optimalisatie en aanpassing van AI-modeloperators voor Huawei Ascend hardware.

Deze instructeurgeleide live training (online of op locatie) is gericht op systeembouwers op geavanceerd niveau die custom operators willen bouwen, implementeren en afstellen voor AI-modellen met behulp van het TIK-programmeermodel van CANN en de TVM-compilerintegratie.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

  • Custom AI-operators schrijven en testen met behulp van de TIK DSL voor Ascend-processoren.
  • Custom ops integreren in de CANN runtime en uitvoeringsgrafiek.
  • TVM gebruiken voor operatorplanning, auto-tuning en benchmarking.
  • Debuggen en optimaliseren van instructieniveauprestaties voor custom berekeningspatronen.

Formaat van de cursus

  • Interactieve lezing en demonstratie.
  • Hands-on codering van operators met behulp van TIK- en TVM-pipelines.
  • Testen en afstellen op Ascend-hardware of simulators.

Opties voor cursusaanpassing

  • Voor het aanvragen van een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om dit te regelen.
Lees meer...

Gerelateerde categorieën

CANN
CANN