Corso di formazione CorelDraw Rozszerzony

Huawei Ascend è una famiglia di processori AI progettati per inferenza e addestramento a alta prestazione.

Questo corso interattivo guidato da un istruttore (online o in sede) si rivolge a ingegneri AI intermediari e scienziati dei dati che desiderano sviluppare e ottimizzare modelli di reti neurali utilizzando la piattaforma Ascend di Huawei e lo strumento CANN.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo CANN.
• Sviluppare applicazioni AI utilizzando MindSpore e flussi di lavoro CloudMatrix.
• Ottimizzare le prestazioni su Ascend NPUs utilizzando operatori personalizzati e tiling.
• Distribuire modelli in ambienti edge o cloud.

Formato del Corso

• Lecture interattive e discussioni.
• Utilizzo pratico di Huawei Ascend e strumento CANN in applicazioni di esempio.
• Esercizi guidati focalizzati sulla costruzione, addestramento e distribuzione dei modelli.

Opzioni per la Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un corso personalizzato basato sulle vostre infrastrutture o dataset, contattateci per organizzare.

CloudMatrix è la piattaforma unificata di sviluppo e distribuzione AI di Huawei progettata per supportare pipeline di inferenza scalabili e adatte alla produzione.

Questo corso interattivo guidato da un istruttore (online o sul posto) si rivolge a professionisti AI di livello principiante a intermedio che desiderano distribuire e monitorare modelli AI utilizzando la piattaforma CloudMatrix con integrazione CANN e MindSpore.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Utilizzare CloudMatrix per l'imballaggio, la distribuzione e il servizio dei modelli.
• Convertire ed ottimizzare modelli per chipset Ascend.
• Configurare pipeline per task di inferenza in tempo reale e batch.
• Monitorare le distribuzioni e regolare le prestazioni nei contesti di produzione.

Formato del Corso

• Lectura interattiva e discussione.
• Utilizzo pratico di CloudMatrix con scenari di distribuzione reali.
• Esercizi guidati focalizzati sulla conversione, ottimizzazione e scalabilità.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso basato sulla tua infrastruttura AI o ambiente cloud, contattaci per organizzare la sessione.

Biren AI Accelerators are high-performance GPUs designed for AI and HPC workloads with support for large-scale training and inference.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level developers who wish to program and optimize applications using Biren’s proprietary GPU stack, with practical comparisons to CUDA-based environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand Biren GPU architecture and memory hierarchy.
• Set up the development environment and use Biren’s programming model.
• Translate and optimize CUDA-style code for Biren platforms.
• Apply performance tuning and debugging techniques.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of Biren SDK in sample GPU workloads.
• Guided exercises focused on porting and performance tuning.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your application stack or integration needs, please contact us to arrange.

Cambricon MLUs (Machine Learning Units) are specialized AI chips optimized for inference and training in edge and datacenter scenarios.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers who wish to build and deploy AI models using the BANGPy framework and Neuware SDK on Cambricon MLU hardware.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up and configure the BANGPy and Neuware development environments.
• Develop and optimize Python- and C++-based models for Cambricon MLUs.
• Deploy models to edge and data center devices running Neuware runtime.
• Integrate ML workflows with MLU-specific acceleration features.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of BANGPy and Neuware for development and deployment.
• Guided exercises focused on optimization, integration, and testing.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your Cambricon device model or use case, please contact us to arrange.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli amministratori di sistema principianti e ai professionisti IT che desiderano installare, configurare, gestire e risolvere i problemi degli ambienti CUDA.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere l'architettura, i componenti e le funzionalità di CUDA.
• Installare e configurare gli ambienti CUDA.
• Gestisci e ottimizza le risorse CUDA.
• Esegui il debug e risolvi i problemi comuni di CUDA.

Questa formazione guidata dal docente in Italia (online o presenza) è rivolta a sviluppatori di livello intermedio che desiderano utilizzare CUDA per creare applicazioni Python che si eseguono in parallelo sui processori NVIDIA GPU.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Utilizzare il compilatore Numba per accelerare le applicazioni Python in esecuzione su NVIDIA GPU.
• Creare, compilare e avviare kernel CUDA personalizzati.
• Gestire la memoria GPU.
• Convertire un'applicazione basata su CPU in un'applicazione accelerata da GPU.

Chinese GPU architectures such as Huawei Ascend, Biren, and Cambricon MLUs offer CUDA alternatives tailored for local AI and HPC markets.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level GPU programmers and infrastructure specialists who wish to migrate and optimize existing CUDA applications for deployment on Chinese hardware platforms.

By the end of this training, participants will be able to:

• Evaluate compatibility of existing CUDA workloads with Chinese chip alternatives.
• Port CUDA codebases to Huawei CANN, Biren SDK, and Cambricon BANGPy environments.
• Compare performance and identify optimization points across platforms.
• Address practical challenges in cross-architecture support and deployment.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on code translation and performance comparison labs.
• Guided exercises focused on multi-GPU adaptation strategies.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your platform or CUDA project, please contact us to arrange.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai web designer che desiderano utilizzare Maya per la creazione di animazioni 3D.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Crea modelli e texture realistici in Maya.
• Animate e renderizzate i progetti per una riproduzione di alta qualità.
• Simula effetti naturali come acqua e fumo.

WebGL (Web Graphics Library) è un'API JavaScript per il rendering di grafica 3D all'interno di un browser Web senza l'uso di plug-in.

In questa formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come generare immagini di computer realistiche utilizzando la grafica 3D mentre passano attraverso la creazione di un'applicazione 3D animata che viene eseguita in un browser.

Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere e utilizzare le varie funzionalità di WebGL, tra cui mesh, trasformazioni, telecamere, materiali, illuminazione e animazione
• Animare oggetti con WebGL
• Crea oggetti 3D usando WebGL

Pubblico

• Sviluppatori

Formato del corso

• Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica pratica intensa

Ascend, Biren, and Cambricon are leading AI hardware platforms in China, each offering unique acceleration and profiling tools for production-scale AI workloads.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI infrastructure and performance engineers who wish to optimize model inference and training workflows across multiple Chinese AI chip platforms.

By the end of this training, participants will be able to:

• Benchmark models on Ascend, Biren, and Cambricon platforms.
• Identify system bottlenecks and memory/compute inefficiencies.
• Apply graph-level, kernel-level, and operator-level optimizations.
• Tune deployment pipelines to improve throughput and latency.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of profiling and optimization tools on each platform.
• Guided exercises focused on practical tuning scenarios.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your performance environment or model type, please contact us to arrange.