CANN for Edge AI Deployment Training Cursus
Huawei's Ascend CANN toolkit enables powerful AI inference on edge devices such as the Ascend 310. CANN provides essential tools for compiling, optimizing, and deploying models where compute and memory are constrained.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers and integrators who wish to deploy and optimize models on Ascend edge devices using the CANN toolchain.
By the end of this training, participants will be able to:
- Prepare and convert AI models for Ascend 310 using CANN tools.
- Build lightweight inference pipelines using MindSpore Lite and AscendCL.
- Optimize model performance for limited compute and memory environments.
- Deploy and monitor AI applications in real-world edge use cases.
Format of the Course
- Interactive lecture and demonstration.
- Hands-on lab work with edge-specific models and scenarios.
- Live deployment examples on virtual or physical edge hardware.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Introduction to Edge AI and Ascend 310
- Overview of Edge AI: trends, constraints, and applications
- Huawei Ascend 310 chip architecture and supported toolchain
- Positioning CANN within the edge AI deployment stack
Model Preparation and Conversion
- Exporting trained models from TensorFlow, PyTorch, and MindSpore
- Using ATC to convert models to OM format for Ascend devices
- Handling unsupported ops and lightweight conversion strategies
Developing Inference Pipelines with AscendCL
- Using the AscendCL API to run OM models on Ascend 310
- Input/output preprocessing, memory handling, and device control
- Deploying within embedded containers or lightweight runtime environments
Optimization for Edge Constraints
- Reducing model size, precision tuning (FP16, INT8)
- Using the CANN profiler to identify bottlenecks
- Managing memory layout and data streaming for performance
Deploying with MindSpore Lite
- Using MindSpore Lite runtime for mobile and embedded targets
- Comparing MindSpore Lite with raw AscendCL pipeline
- Packaging inference models for device-specific deployment
Edge Deployment Scenarios and Case Studies
- Case study: smart camera with object detection model on Ascend 310
- Case study: real-time classification in an IoT sensor hub
- Monitoring and updating deployed models at the edge
Summary and Next Steps
Vereisten
- Experience with AI model development or deployment workflows
- Basic knowledge of embedded systems, Linux, and Python
- Familiarity with deep learning frameworks such as TensorFlow or PyTorch
Audience
- IoT solution developers
- Embedded AI engineers
- Edge system integrators and AI deployment specialists
14 Uren
Voor open trainingen is een minimum aantal van 5 deelnemers vereist
CANN for Edge AI Deployment Training Cursus - Booking
CANN for Edge AI Deployment Training Cursus - Enquiry
CANN for Edge AI Deployment - Consultancyaanvraag
Consultancyaanvraag
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
Advanced Edge AI Techniques
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde AI-beoefenaars, onderzoekers en ontwikkelaars die de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van Edge AI onder de knie willen krijgen, hun AI-modellen willen optimaliseren voor edge-implementatie en gespecialiseerde toepassingen in verschillende industrieën willen verkennen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Ontdek geavanceerde technieken op het gebied van de ontwikkeling en optimalisatie van Edge AI-modellen.
- Implementeer geavanceerde strategieën voor het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten.
- Gebruik gespecialiseerde tools en frameworks voor geavanceerde Edge AI-toepassingen.
- Optimaliseer de prestaties en efficiëntie van Edge AI-oplossingen.
- Ontdek innovatieve gebruiksscenario's en opkomende trends op het gebied van Edge AI.
- Pak geavanceerde ethische en beveiligingsoverwegingen aan bij Edge AI-implementaties.
Lees meer...
Developing AI Applications with Huawei Ascend and CANN
21 Uren
Huawei Ascend is een familie van AI-processoren ontworpen voor high-performance inference en training.Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op AI-engineers en datawetenschappers op tussenniveau die neural network modellen willen ontwikkelen en optimaliseren met behulp van de Ascend-platform van Huawei en het CANN-toolkit.Na voltooiing van deze training kunnen de deelnemers:
- De CANN-ontwikkelomgeving installeren en configureren.
- AI-applicaties ontwikkelen met behulp van MindSpore en CloudMatrix-werkstromen.
- De prestaties optimaliseren op Ascend NPUs met behulp van aangepaste operators en tiling.
- Modellen implementeren in edge- of cloudomgevingen.
Opzet van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Pratische ervaring met Huawei Ascend en het CANN-toolkit in voorbeeldtoepassingen.
- Begeleide oefeningen met de nadruk op het bouwen, trainen en implementeren van modellen.
Opties voor cursusaanpassing
- Voor het aanvragen van een aangepaste training voor deze cursus op basis van uw infrastructuur of datasets, neem dan contact met ons op om dit te regelen.
Lees meer...
Deploying AI Models with CANN and Ascend AI Processors
14 UrenCANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI compute stack for deploying and optimizing AI models on Ascend AI processors.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers and engineers who wish to deploy trained AI models efficiently to Huawei Ascend hardware using the CANN toolkit and tools such as MindSpore, TensorFlow, or PyTorch.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the CANN architecture and its role in the AI deployment pipeline.
- Convert and adapt models from popular frameworks to Ascend-compatible formats.
- Use tools like ATC, OM model conversion, and MindSpore for edge and cloud inference.
- Diagnose deployment issues and optimize performance on Ascend hardware.
Format of the Course
- Interactive lecture and demonstration.
- Hands-on lab work using CANN tools and Ascend simulators or devices.
- Practical deployment scenarios based on real-world AI models.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Lees meer...
Building AI Solutions on the Edge
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars van gemiddeld niveau, datawetenschappers en tech-enthousiastelingen die praktische vaardigheden willen opdoen bij het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten voor verschillende toepassingen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de principes van Edge AI en de voordelen ervan.
- Instellen en configureren van de edge computing-omgeving.
- Ontwikkel, train en optimaliseer AI-modellen voor edge-implementatie.
- Implementeer praktische AI-oplossingen op edge-apparaten.
- Evalueer en verbeter de prestaties van modellen die aan de rand zijn geïmplementeerd.
- Pak ethische en beveiligingsoverwegingen aan in Edge AI-toepassingen.
Lees meer...
Introduction to CANN for AI Framework Developers
7 UrenCANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI computing toolkit used to compile, optimize, and deploy AI models on Ascend AI processors.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level AI developers who wish to understand how CANN fits into the model lifecycle from training to deployment, and how it works with frameworks like MindSpore, TensorFlow, and PyTorch.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the purpose and architecture of the CANN toolkit.
- Set up a development environment with CANN and MindSpore.
- Convert and deploy a simple AI model to Ascend hardware.
- Gain foundational knowledge for future CANN optimization or integration projects.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on labs with simple model deployment.
- Step-by-step walkthrough of the CANN toolchain and integration points.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Lees meer...
Understanding Huawei’s AI Compute Stack: From CANN to MindSpore
14 UrenHuawei’s AI stack — from the low-level CANN SDK to the high-level MindSpore framework — offers a tightly integrated AI development and deployment environment optimized for Ascend hardware.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level technical professionals who wish to understand how the CANN and MindSpore components work together to support AI lifecycle management and infrastructure decisions.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the layered architecture of Huawei’s AI compute stack.
- Identify how CANN supports model optimization and hardware-level deployment.
- Evaluate the MindSpore framework and toolchain in relation to industry alternatives.
- Position Huawei's AI stack within enterprise or cloud/on-prem environments.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Live system demos and case-based walkthroughs.
- Optional guided labs on model flow from MindSpore to CANN.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Lees meer...
Optimizing Neural Network Performance with CANN SDK
14 UrenCANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI compute foundation that allows developers to fine-tune and optimize the performance of deployed neural networks on Ascend AI processors.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI developers and system engineers who wish to optimize inference performance using CANN’s advanced toolset, including the Graph Engine, TIK, and custom operator development.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand CANN's runtime architecture and performance lifecycle.
- Use profiling tools and Graph Engine for performance analysis and optimization.
- Create and optimize custom operators using TIK and TVM.
- Resolve memory bottlenecks and improve model throughput.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on labs with real-time profiling and operator tuning.
- Optimization exercises using edge-case deployment examples.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Lees meer...
CANN SDK for Computer Vision and NLP Pipelines
14 UrenThe CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) provides powerful deployment and optimization tools for real-time AI applications in computer vision and NLP, especially on Huawei Ascend hardware.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI practitioners who wish to build, deploy, and optimize vision and language models using the CANN SDK for production use cases.
By the end of this training, participants will be able to:
- Deploy and optimize CV and NLP models using CANN and AscendCL.
- Use CANN tools to convert models and integrate them into live pipelines.
- Optimize inference performance for tasks like detection, classification, and sentiment analysis.
- Build real-time CV/NLP pipelines for edge or cloud-based deployment scenarios.
Format of the Course
- Interactive lecture and demonstration.
- Hands-on lab with model deployment and performance profiling.
- Live pipeline design using real CV and NLP use cases.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Lees meer...
Building Custom AI Operators with CANN TIK and TVM
14 UrenCANN TIK (Tensor Instruction Kernel) and Apache TVM enable advanced optimization and customization of AI model operators for Huawei Ascend hardware.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level system developers who wish to build, deploy, and tune custom operators for AI models using CANN’s TIK programming model and TVM compiler integration.
By the end of this training, participants will be able to:
- Write and test custom AI operators using the TIK DSL for Ascend processors.
- Integrate custom ops into the CANN runtime and execution graph.
- Use TVM for operator scheduling, auto-tuning, and benchmarking.
- Debug and optimize instruction-level performance for custom computation patterns.
Format of the Course
- Interactive lecture and demonstration.
- Hands-on coding of operators using TIK and TVM pipelines.
- Testing and tuning on Ascend hardware or simulators.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Lees meer...
Edge AI in Autonomous Systems
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor robotica-ingenieurs op gemiddeld niveau, ontwikkelaars van autonome voertuigen en AI-onderzoekers die Edge AI willen gebruiken voor innovatieve autonome systeemoplossingen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de rol en voordelen van Edge AI in autonome systemen.
- Ontwikkel en implementeer AI-modellen voor real-time verwerking op edge-apparaten.
- Implementeer Edge AI-oplossingen in autonome voertuigen, drones en robotica.
- Ontwerp en optimaliseer besturingssystemen met behulp van Edge AI.
- Ethische en regelgevende overwegingen bij autonome AI-toepassingen aanpakken.
Lees meer...
Edge AI: From Concept to Implementation
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en IT-professionals op gemiddeld niveau die een uitgebreid begrip willen krijgen van Edge AI, van concept tot praktische implementatie, inclusief installatie en implementatie.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de fundamentele concepten van Edge AI.
- Edge AI-omgevingen instellen en configureren.
- Ontwikkel, train en optimaliseer Edge AI-modellen.
- Implementeer en beheer Edge AI-toepassingen.
- Integreer Edge AI met bestaande systemen en workflows.
- Behandel ethische overwegingen en best practices bij de implementatie van Edge AI.
Lees meer...
Edge AI for Healthcare
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals in de gezondheidszorg op gemiddeld niveau, biomedische ingenieurs en AI-ontwikkelaars die Edge AI willen gebruiken voor innovatieve oplossingen voor de gezondheidszorg.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de rol en voordelen van Edge AI in de gezondheidszorg.
- Ontwikkel en implementeer AI-modellen op edge-apparaten voor toepassingen in de gezondheidszorg.
- Implementeer Edge AI-oplossingen in draagbare apparaten en diagnostische tools.
- Ontwerp en implementeer patiëntbewakingssystemen met behulp van Edge AI.
- Ethische en regelgevende overwegingen in AI-toepassingen in de gezondheidszorg aanpakken.
Lees meer...
Edge AI for IoT Applications
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars op gemiddeld niveau, systeemarchitecten en professionals uit de industrie die Edge AI willen gebruiken voor het verbeteren van IoT-toepassingen met intelligente gegevensverwerkings- en analysemogelijkheden.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de basisprincipes van Edge AI en de toepassing ervan in IoT.
- Stel Edge AI-omgevingen in en configureer deze voor IoT-apparaten.
- Ontwikkel en implementeer AI-modellen op edge-apparaten voor IoT-toepassingen.
- Implementeer real-time gegevensverwerking en besluitvorming in IoT-systemen.
- Integreer Edge AI met verschillende IoT-protocollen en -platforms.
- Behandel ethische overwegingen en best practices in Edge AI voor IoT.
Lees meer...
Introduction to Edge AI
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende ontwikkelaars en IT-professionals die de basisprincipes van Edge AI en de inleidende toepassingen ervan willen begrijpen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de basisconcepten en architectuur van Edge AI.
- Edge AI-omgevingen instellen en configureren.
- Ontwikkel en implementeer eenvoudige Edge AI-toepassingen.
- Identificeer en begrijp de gebruiksscenario's en voordelen van Edge AI.
Lees meer...
Security and Privacy in Edge AI
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor cyberbeveiligingsprofessionals op gemiddeld niveau, systeembeheerders en onderzoekers op het gebied van AI-ethiek die Edge AI-oplossingen willen beveiligen en ethisch willen inzetten.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Krijg inzicht in de beveiligings- en privacy-uitdagingen in Edge AI.
- Implementeer best practices voor het beveiligen van edge-apparaten en -gegevens.
- Ontwikkel strategieën om beveiligingsrisico's in Edge AI-implementaties te beperken.
- Pak ethische overwegingen aan en zorg voor naleving van de regelgeving.
- Voer beveiligingsbeoordelingen en -audits uit voor Edge AI-toepassingen.
Lees meer...
