Aangepaste AI-operators ontwikkelen met CANN TIK en TVM Training Cursus

Huawei Ascend is een reeks AI-processoren die speciaal zijn ontworpen voor high-performance inferentie en training.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur (online of op locatie) richt zich op AI-engineers en data scientists met middenniveau-ervaring die neural netwerkmodellen willen ontwikkelen en optimaliseren met behulp van het Ascend-platform van Huawei en het CANN-toolkit.

Na afronding van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot:

• Het instellen en configureren van de CANN-ontwikkelomgeving.
• Het ontwikkelen van AI-applicaties met behulp van MindSpore en CloudMatrix-werkstromen.
• Het optimaliseren van de prestaties op Ascend NPU’s door gebruik te maken van aangepaste operators en tiling-strategieën.
• Het implementeren van modellen in edge- of cloudomgevingen.

Opbouw van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Praktijkmatig gebruik van Huawei Ascend en het CANN-toolkit in voorbeeldtoepassingen.
• Begeleide oefeningen gericht op modelontwikkeling, training en implementatie.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Indien u een op maat gemaakte training wenst, rekening houdend met uw infrastructuur of datasets, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Deze live training in Nederland leidt intermediaire AI-ontwikkelaars door de implementatie van modellen op Ascend-processors met behulp van de CANN-toolkit. Leer hoe u frameworks zoals PyTorch en TensorFlow konverteert, prestaties optimaliseert en problemen oplost voor efficiënte edge- en cloud-inferentiescenario's.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) is het AI-rekenkundige hulpmiddel van Huawei dat wordt gebruikt om AI-modellen te compileren, te optimaliseren en te implementeren op Ascend AI-processoren.

Deze interactieve training onder begeleiding (online of ter plaatse) is bedoeld voor beginnende AI-ontwikkelaars die willen begrijpen hoe CANN past binnen de gehele levenscyclus van een model – van training tot implementatie – en hoe het samenwerkt met frameworks zoals MindSpore, TensorFlow en PyTorch.

Na afloop van deze cursus zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De doelstellingen en architectuur van het CANN-hulpmiddel te begrijpen.
• Een ontwikkelomgeving in te richten met CANN en MindSpore.
• Een eenvoudig AI-model om te zetten en te implementeren op Ascend-hardware.
• De basiskennis te verwerven voor toekomstige optimalisatie- of integratieprojecten met CANN.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Praktijkopdrachten waarbij eenvoudige modellen worden geïmplementeerd.
• Stap-voor-stap uitleg van de CANN-toolchain en de integratiepunten ermee.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Indien u een op maat gemaakte training wenst, kunt u contact met ons opnemen om de details af te spreken.

Het Ascend CANN-hulpmiddelenpakket van Huawei maakt het mogelijk om krachtige AI-inferentie uit te voeren op randapparaten, zoals de Ascend 310. CANN biedt essentiële hulpmiddelen voor het compileren, optimaliseren en implementeren van modellen wanneer rekenkracht en geheugen beperkt zijn.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars en systeemintegratoren met voldoende voorkennis die modellen willen implementeren en optimaliseren op Ascend-randapparaten met behulp van het CANN-hulpmiddelenpakket.

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

• Het voorbereiden en omzetten van AI-modellen voor gebruik op de Ascend 310 met behulp van CANN-hulpmiddelen.
• Het bouwen van lichte inferentiepijplijnen met MindSpore Lite en AscendCL.
• Het optimaliseren van modelprestaties in omgevingen met beperkte rekenkracht en geheugenruimte.
• Het implementeren en monitoren van AI-applicaties in praktische randtoepassingen.

Opbouw van de cursus

• Interactieve lezingen en demonstraties.
• Praktische oefeningen met modellen en scenario’s specifiek voor randapparaten.
• Livevoorbeelden van implementatie op virtuele of fysieke randhardware.

Mogelijkheden tot aanpassing van de cursus

• Bent u geïnteresseerd in een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om dit te regelen.

De AI-stack van Huawei – variërend van het low-level CANN SDK tot het high-level MindSpore-framework – biedt een nauw geïntegreerde omgeving voor ontwikkeling en implementatie van AI, speciaal geoptimaliseerd voor Ascend-hardware.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) richt zich op technische professionals met basis- tot middenniveau die willen begrijpen hoe CANN en MindSpore samenwerken om het beheer van de AI-levenscyclus en infrastructuurbeslissingen te ondersteunen.

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

• De meerdere lagen van Huawei’s AI-compute-stack te begrijpen.
• Te zien hoe CANN modeloptimalisatie en implementatie op hardwareniveau ondersteunt.
• Het MindSpore-framework en de bijbehorende toolchain te beoordelen in vergelijking met andere industriele oplossingen.
• De rol van Huawei’s AI-stack binnen ondernemings- of cloud-/on-premise-omgevingen vast te stellen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Live-demo’s van systemen en voorbeeldstudies uit de praktijk.
• Optionele begeleide oefeningen rond het verloop van modellen van MindSpore naar CANN.

Mogelijkheden tot cursuscustomisatie

• Voor het aanvragen van een op maat gemaakte training kunt u contact met ons opnemen om dit te regelen.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) vormt de basis voor AI-berekeningen bij Huawei. Het stelt ontwikkelaars in staat om de prestaties van al geïmplementeerde neurale netwerken te verfijnen en te optimaliseren op Ascend AI-processoren.

Deze praktijkgerichte training, begeleid door een instructeur (online of ter plaatse), is bedoeld voor ervaren AI-ontwikkelaars en systeemengineers die de inferentieprestaties willen verbeteren met behulp van CANN’s geavanceerde hulpmiddelen, waaronder de Graph Engine, TIK en ontwikkeling van aangepaste operators.

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

• De runtime-architectuur en prestatiecyclus van CANN begrijpen.
• Profileringsinstrumenten en de Graph Engine gebruiken voor analyse en optimalisatie van prestaties.
• Aangepaste operators creëren en optimaliseren met behulp van TIK en TVM.
• Geheugenbeperkingen oplossen en de doorvoersnelheid van modellen verhogen.

Vorm van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Praktische oefeningen waarbij profileringsanalyse en operatorafstemming in realtime plaatsvinden.
• Oefeningen ter optimalisatie aan de hand van voorbeelden uit praktijkscenario’s.

Mogelijkheden tot cursuscustomisatie

• Wilt u een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om dit te regelen.

De CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) biedt krachtige hulpmiddelen voor het implementeren en optimaliseren van AI-applicaties in real-time, met name op het gebied van computer vision en NLP, op hardware van Huawei Ascend.

Deze interactieve training, verzorgd door een instructeur (online of ter plaatse), is bedoeld voor AI-professionals met een middenniveau kennis die visie- en taalmodellen willen ontwikkelen, implementeren en optimaliseren voor productiedoeleinden met behulp van de CANN SDK.

Na afronding van deze cursus zijn de deelnemers in staat tot:

• Het implementeren en optimaliseren van CV- en NLP-modellen met behulp van CANN en AscendCL.
• Het gebruiken van CANN-tools om modellen te converteren en deze in live-pipelines te integreren.
• Het verbeteren van de inferentieprestaties bij taken zoals detectie, classificatie en sentimentanalyse.
• Het ontwikkelen van real-time CV-/NLP-pipelines voor implementatie op edge-apparaten of in de cloud.

Opzet van de cursus

• Interactieve presentaties en demonstraties.
• Praktijkwerk in het lab: modelimplementatie en performance-profiling.
• Ontwerpen van live-pipelines op basis van echte toepassingen uit computer vision en NLP.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Wilt u een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om de mogelijkheden te bespreken.