Corso di formazione Tecniche grafiche (Adobe Photoshop, Adobe Illustrator)

Huawei Ascend è una famiglia di processori AI progettati per inferenza e formazione ad alte prestazioni.

Questo corso interattivo, guidato da un istruttore (online o sul posto), è rivolto a ingegneri AI intermedi e scienziati dei dati che desiderano sviluppare ed ottimizzare modelli di reti neurali utilizzando la piattaforma Ascend di Huawei e il toolkit CANN.

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

• Configurare l'ambiente di sviluppo con il toolkit CANN.
• Sviluppare applicazioni AI utilizzando MindSpore e CloudMatrix workflows.
• Ottimizzare le prestazioni sugli NPUs Ascend mediante operatori personalizzati e tiling.
• Distribuire modelli in ambienti di bordo o cloud.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Uso pratica di Huawei Ascend e toolkit CANN in esempi applicativi.
• Esercizi guidati focalizzati sulla creazione, formazione e distribuzione del modello.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un corso personalizzato basato sulla vostra infrastruttura o sui vostri dataset, contattateci per organizzare.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) è lo stack di calcolo AI di Huawei per la distribuzione e l'ottimizzazione dei modelli AI sui processori Ascend.

Questo training live, guidato da un istruttore (online o su sito), è rivolto a sviluppatori ed ingegneri di livello intermedio che desiderano distribuire modelli AI addestrati in modo efficiente sulla hardware Huawei Ascend utilizzando lo strumento CANN e strumenti come MindSpore, TensorFlow, o PyTorch.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere l'architettura CANN e il suo ruolo nella pipeline di distribuzione AI.
• Convertire ed adattare modelli da framework popolari a formati compatibili con Ascend.
• Usare strumenti come ATC, OM conversione del modello e MindSpore per inferenza edge e cloud.
• Diagnosare problemi di distribuzione ed ottimizzare le prestazioni su hardware Ascend.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e dimostrativa.
• Laboratorio pratico utilizzando gli strumenti CANN e simulatori o dispositivi Ascend.
• Scenari di distribuzione pratica basati su modelli AI real-world.

Opzioni per la Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

I Biren AI Accelerators sono GPU ad alte prestazioni progettati per carichi di lavoro AI e HPC, con supporto per il training su larga scala e l'inferenza.

Questo corso interattivo (tenuto online o in sede) è rivolto a sviluppatori di livello intermedio e avanzato che desiderano programmare e ottimizzare applicazioni utilizzando la pila proprietaria Biren GPU, con comparazioni pratiche rispetto agli ambienti basati su CUDA.

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

• Comprendere l'architettura e la gerarchia della memoria Biren GPU.
• Configurare l'ambiente di sviluppo ed utilizzare il modello di programmazione Biren.
• Tradurre e ottimizzare codice in stile CUDA per le piattaforme Biren.
• Applicare tecniche di ottimizzazione delle prestazioni e di debug.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Utilizzo pratico dell'SDK Biren in carichi di lavoro di esempio GPU.
• Esercizi guidati focalizzati sulla porting e l'ottimizzazione delle prestazioni.

Opzioni per la Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un corso personalizzato basato sul vostro stack di applicazioni o sui bisogni di integrazione, contattateci per organizzare.

Le Cambricon MLUs (Machine Learning Unità) sono chip AI specializzati ottimizzati per l'inferenza e il training in scenari di edge computing e data center.

Questo corso live guidato da un istruttore (online o sul posto) è rivolto a sviluppatori intermedio che desiderano creare e distribuire modelli AI utilizzando il framework BANGPy e l'SDK Neuware sui chip Cambricon MLU.

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

• Configurare gli ambienti di sviluppo per BANGPy e Neuware.
• Sviluppare ed ottimizzare modelli basati su Python e C++ per Cambricon MLUs.
• Distribuire i modelli a dispositivi edge e data center che eseguono il runtime Neuware.
• Integrare i flussi di lavoro ML con funzionalità di accelerazione specifiche di MLU.

Formato del Corso

• Lectura interattiva e discussione.
• Utilizzo pratica di BANGPy e Neuware per lo sviluppo e la distribuzione.
• Esercizi guidati focalizzati sull'ottimizzazione, l'integrazione e il testing.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un corso personalizzato basato sul vostro modello di dispositivo Cambricon o caso d'uso, contattateci per organizzare la sessione.

CANN (Architettura di Calcolo per Neural Networks) è il kit di strumenti Huawei per il calcolo AI utilizzato per compilare, ottimizzare e distribuire modelli AI sui processori Ascend AI.

Questo addestramento guidato dall'insegnante (online o in sede) si rivolge a sviluppatori AI di livello principiante che desiderano comprendere come CANN si integra nel ciclo di vita del modello, dalla formazione alla distribuzione, e come funziona con i framework come MindSpore, TensorFlow, e PyTorch.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere lo scopo e l'architettura del kit di strumenti CANN.
• Configurare un ambiente di sviluppo con CANN e MindSpore.
• Convertire e distribuire un semplice modello AI su hardware Ascend.
• Acquisire conoscenze fondamentali per futuri progetti di ottimizzazione o integrazione di CANN.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Laboratorio pratico con la distribuzione di semplici modelli.
• Guida passo-passo della catena strumentale CANN e dei punti di integrazione.

Opzioni per la Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un addestramento personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzare l'evento.

Lo strumento Huawei Ascend CANN abilita potenti inferenze AI sui dispositivi di bordo come l'Ascend 310. CANN fornisce strumenti essenziali per compilare, ottimizzare e distribuire modelli in ambienti con limitazioni di calcolo e memoria.

Questa formazione guidata dal formatore (online o sul posto) è rivolta a sviluppatori AI intermedi e integratori che desiderano distribuire ed ottimizzare modelli sui dispositivi di bordo Ascend utilizzando la catena degli strumenti CANN.

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

• Preparare e convertire modelli AI per l'Ascend 310 utilizzando gli strumenti CANN.
• Creare pipeline di inferenza leggere utilizzando MindSpore Lite e AscendCL.
• Ottimizzare le prestazioni del modello per ambienti limitati in termini di calcolo e memoria.
• Distribuire e monitorare applicazioni AI nelle situazioni reali di bordo.

Formato del corso

• Lezione interattiva e dimostrativa.
• Lavoro pratica con modelli specifici di bordo e scenari.
• Esempi viventi di distribuzione su hardware virtuale o fisico di bordo.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare l'incontro.

Lo stack AI di Huawei — dal basso livello CANN SDK al alto livello MindSpore — offre un ambiente integrato per lo sviluppo e il deployment dell'IA ottimizzato per l'hardware Ascend.

Questo corso guidato da istruttore (online o in sito) è rivolto a professionisti tecnici di livello principiante a intermedio che desiderano comprendere come i componenti CANN e MindSpore lavorano insieme per supportare la gestione del ciclo di vita dell'IA e le decisioni di infrastruttura.

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

• Comprendere l'architettura stratificata dello stack computazionale AI di Huawei.
• Identificare come CANN supporta l'ottimizzazione dei modelli e il deployment a livello hardware.
• Valutare il framework e lo strumento MindSpore in relazione alle alternative del settore.
• Posizionare lo stack AI di Huawei all'interno degli ambienti aziendali o cloud/on-premises.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Demo di sistema live e walkthrough basati su casi concreti.
• Laboratori guidati facoltativi sul flusso del modello da MindSpore a CANN.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, contattateci per organizzarlo.

CANN SDK (Architettura di Calcolo per Neural Networks) è la base di calcolo AI di Huawei che consente ai developer di ottimizzare le prestazioni delle reti neurali distribuite sui processori AI Ascend.

Questo corso interattivo guidato da un instruttore (online o in sede) si rivolge a sviluppatori AI avanzati e ingegneri di sistema che desiderano ottimizzare le prestazioni dell'inferenza utilizzando il set di strumenti avanzato di CANN, incluso l'Engine del Grafo, TIK e lo sviluppo di operatori personalizzati.

Alla fine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Capire l'architettura di runtime e il ciclo vitale delle prestazioni di CANN.
• Utilizzare strumenti di profilatura e Engine del Grafo per l'analisi e l'ottimizzazione delle prestazioni.
• Crea ed ottimizza operatori personalizzati utilizzando TIK e TVM.
• Risolvere i colloqui della memoria e migliorare il throughput del modello.

Formato del Corso

• Lectura interattiva e discussione.
• Laboratori pratici con profilatura in tempo reale e tuning degli operatori.
• Esercizi di ottimizzazione utilizzando esempi di distribuzione su casi limite.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare la vostra sessione.

Lo SDK CANN (Architettura di Calcolo per Neural Networks) fornisce potenti strumenti di distribuzione e ottimizzazione per le applicazioni AI in tempo reale nella visione artificiale e nell'elaborazione del linguaggio naturale, specialmente su hardware Huawei Ascend.

Questo corso interattivo guidato da un istruttore (online o presenza) è rivolto a praticanti di livello intermedio AI che desiderano costruire, distribuire e ottimizzare modelli di visione e linguaggio utilizzando lo SDK CANN per casi d'uso di produzione.

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

• Distribuire ed ottimizzare modelli CV e NLP utilizzando CANN e AscendCL.
• Utilizzare gli strumenti di CANN per convertire i modelli e integrarli in pipeline live.
• Ottimizzare le prestazioni dell'inferenza per attività come rilevamento, classificazione ed analisi del sentimento.
• Creare pipeline CV/NLP in tempo reale per scenari di distribuzione edge o cloud.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e dimostrativa.
• Laboratorio pratico con la distribuzione dei modelli e il profilo delle prestazioni.
• Progettazione di pipeline live utilizzando casi reali di CV e NLP.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un corso personalizzato su questo tema, preghiamo contattateci per organizzare.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) e Apache TVM abilitano ottimizzazioni avanzate e personalizzazioni degli operatori dei modelli AI per Huawei Ascend hardware.

Questo addestramento guidato dall'insegnante (online o sul posto di lavoro) è rivolto a sviluppatori di sistema di livello avanzato che desiderano creare, distribuire e ottimizzare operatori personalizzati per i modelli AI utilizzando il modello di programmazione TIK di CANN e l'integrazione del compilatore TVM.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Scrivere e testare operatori AI personalizzati utilizzando il TIK DSL per i processori Ascend.
• Integrare gli operatori personalizzati nell'ambiente runtime di CANN e nel grafo di esecuzione.
• Utilizzare TVM per la pianificazione degli operatori, l'autotuning e il benchmarking.
• Debuggare ed ottimizzare le prestazioni a livello istruzione per pattern di calcolo personalizzati.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e dimostrativa.
• Sviluppo manuale degli operatori utilizzando le pipeline TIK e TVM.
• Test e ottimizzazione su hardware Ascend o simulatori.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un addestramento personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

Le architetture cinesi GPU come Huawei Ascend, Biren e Cambricon MLU offrono alternative a CUDA adattate ai mercati locali di IA e HPC.

Questo corso interattivo guidato dal formatore (in linea o sul posto) è rivolto a programmatori esperti GPU e specialisti dell'infrastruttura che desiderano migrare ed ottimizzare le applicazioni CUDA esistenti per la distribuzione su piattaforme hardware cinesi.

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

• Valutare la compatibilità delle attuali cariche di lavoro CUDA con alternative basate su chip cinesi.
• Migrare le basi di codice CUDA agli ambienti Huawei CANN, Biren SDK e Cambricon BANGPy.
• Confrontare le prestazioni e identificare i punti di ottimizzazione tra piattaforme.
• Risolvere sfide pratiche nel supporto interarchitetture e nella distribuzione.

Formato del Corso

• Lettura interattiva ed esercitazione.
• Esperimenti pratici di traduzione di codice e confronto delle prestazioni.
• Esercizi guidati focalizzati su strategie di adattamento multi-GPU.

Opzioni per la Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un corso personalizzato basato sulla vostra piattaforma o progetto CUDA, contattateci per organizzare.

Ascend, Biren e Cambricon sono le principali piattaforme di hardware AI in Cina, ciascuna che offre strumenti unici di accelerazione e profilatura per carichi di lavoro AI a livello produttivo.

Questo training interattivo guidato dall'insegnante (online o sul posto) si rivolge agli ingegneri avanzati di infrastrutture AI e delle prestazioni che desiderano ottimizzare i flussi di lavoro per l'inferenza e il training dei modelli su diverse piattaforme di chip AI cinesi.

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

• Benchmarkare i modelli sulle piattaforme Ascend, Biren e Cambricon.
• Identificare le bottlenecks del sistema e le inefficienze della memoria/calcolo.
• Applicare ottimizzazioni a livello di grafico, kernel e operatore.
• Tunare i pipeline di deploy per migliorare la throughput e la latenza.

Formato del Corso

• Lecture interattiva e discussioni.
• Uso pratica degli strumenti di profilatura ed ottimizzazione su ogni piattaforma.
• Esercizi guidati focalizzati su scenari pratici di tuning.

Opzioni per la Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato basato sul vostro ambiente delle prestazioni o tipo di modello, contattateci per organizzare.