Inzicht in Huawei’s AI-compute-stack: van CANN tot MindSpore 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 België 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.

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.

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

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is bedoeld voor systeemontwikkelaars met gevorderde kennis die aangepaste operators voor AI-modellen willen bouwen, implementeren en afstemmen, waarbij gebruik wordt gemaakt van het TIK-programmeermodel van CANN en de integratie met de TVM-compiler.

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

• Aangepaste AI-operators te schrijven en te testen met behulp van het TIK-DSL voor Ascend-processoren.
• Eigen operators te integreren in de CANN-runtime en uitvoeringsgrafiek.
• TVM toe te passen voor het plannen, automatisch afstellen en benchmarken van operators.
• De prestaties op instructieniveau van aangepaste rekenpatronen te debuggen en optimaliseren.

Opbouw van de cursus

• Interactieve presentaties en demonstraties.
• Praktische oefeningen in het coderen van operators met behulp van TIK en TVM-pijplijnen.
• Testen en afstemmen op Ascend-hardware of simulators.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

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