Computer Graphics Formazione in Milano

Huawei Ascend è una famiglia di processori AI progettati per il calcolo ad alta prestazione in inferenza e training.

Questo corso guidato da un docente (online o sul posto) è rivolto a ingegneri AI e data scientist di livello intermedio che desiderano sviluppare e ottimizzare modelli 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 CANN.
• Sviluppare applicazioni AI utilizzando i flussi di lavoro MindSpore e CloudMatrix.
• Ottimizzare le prestazioni su Ascend NPUs utilizzando operatori personalizzati e tiling.
• Distribuire modelli in ambienti edge o cloud.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Utilizzo pratico di Huawei Ascend e CANN toolkit in applicazioni di esempio.
• Esercizi guidati focalizzati sulla costruzione, il training e la distribuzione dei modelli.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

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

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.

Questa formazione guidata dal docente (online o in sede) è rivolta a sviluppatori di livello principiante o intermedio che desiderano utilizzare OpenACC per programmare dispositivi eterogenei e sfruttare il loro parallelismo.

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

• Configurare un ambiente di sviluppo OpenACC.
• Scrivere ed eseguire un programma di base con OpenACC.
• Annotare il codice con direttive e clausole OpenACC.
• Utilizzare le API e le librerie OpenACC.
• Profilare, debuggare e ottimizzare i programmi OpenACC.

Il CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) fornisce potenti strumenti di distribuzione e ottimizzazione per applicazioni AI in tempo reale nella computer vision e nel NLP, specialmente su hardware Huawei Ascend.

Questo training guidato da un istruttore (online o in sede) è rivolto a professionisti dell'AI di livello intermedio che desiderano costruire, distribuire e ottimizzare modelli di visione e linguistica utilizzando il CANN SDK per scenari di produzione.

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

• Distribuire e ottimizzare modelli CV e NLP utilizzando CANN e AscendCL.
• Utilizzare gli strumenti CANN per convertire i modelli e integrarli nelle pipeline live.
• Ottimizzare le prestazioni di inferenza per compiti come la rilevazione, la classificazione e l'analisi dei sentimenti.
• Costruire pipeline CV/NLP in tempo reale per scenari di distribuzione sul bordo o basati su cloud.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e dimostrazione.
• Laboratorio pratico con distribuzione di modelli e profilo delle prestazioni.
• Design di pipeline live utilizzando casi d'uso reali di CV e NLP.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

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

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolto a sviluppatori di livello principiante e intermedio che desiderano apprendere le basi della programmazione GPU e i principali framework e strumenti per lo sviluppo di applicazioni GPU.

• Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  Comprendere la differenza tra CPU e GPU computing e i vantaggi e le sfide della programmazione GPU.
• Scegliere il framework e lo strumento giusti per l'applicazione GPU.
• Creare un programma di base GPU che esegua l'addizione vettoriale utilizzando uno o più framework e strumenti.
• Utilizzare le rispettive API, linguaggi e librerie per eseguire query sulle informazioni sul dispositivo, allocare e deallocare la memoria del dispositivo, copiare i dati tra host e dispositivo, avviare kernel e sincronizzare i thread.
• Utilizzare i rispettivi spazi di memoria, ad esempio globale, locale, costante e privato, per ottimizzare i trasferimenti di dati e gli accessi alla memoria.
• Utilizzare i rispettivi modelli di esecuzione, ad esempio elementi di lavoro, gruppi di lavoro, thread, blocchi e griglie, per controllare il parallelismo.
• Esegui il debug e il test di GPU programmi utilizzando strumenti come CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK e NVIDIA Nsight.
• Ottimizza GPU i programmi utilizzando tecniche quali coalescenza, memorizzazione nella cache, prelettura e profilatura.

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.

Questo corso guidato dal docente (online o in presenza) è rivolto a sviluppatori di livello principiante a intermedio che desiderano utilizzare diversi framework per la programmazione GPU e confrontarne le caratteristiche, le prestazioni e la compatibilità.

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

• Configurare un ambiente di sviluppo che include l'OpenCL SDK, il CUDA Toolkit, la piattaforma ROCm, un dispositivo che supporta OpenCL, CUDA o ROCm e Visual Studio Code.
• Creare un programma GPU di base che esegue l'addizione vettoriale utilizzando OpenCL, CUDA e ROCm, e confrontare la sintassi, la struttura ed l'esecuzione di ciascun framework.
• Utilizzare le API rispettive per query informazioni sul dispositivo, allocare e deallocare memoria del dispositivo, copiare dati tra host e dispositivo, lanciare kernel e sincronizzare thread.
• Utilizzare i linguaggi rispettivi per scrivere kernel che si eseguono sul dispositivo e manipolano i dati.
• Utilizzare le funzioni, variabili e librerie integrate rispettive per eseguire attività e operazioni comuni.
• Utilizzare gli spazi di memoria rispettivi, come globale, locale, costante e privato, per ottimizzare i trasferimenti di dati e le accessi alla memoria.
• Utilizzare i modelli di esecuzione rispettivi per controllare i thread, i blocchi e le griglie che definiscono il parallelismo.
• Debuggare e testare programmi GPU utilizzando strumenti come CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK e NVIDIA Nsight.
• Ottimizzare i programmi GPU utilizzando tecniche come la coalescenza, il caching, il prefetching e il profiling.

CloudMatrix è la piattaforma unificata di sviluppo e distribuzione AI di Huawei progettata per supportare pipeline di inferenza scalabili e di livello produttivo.

Questo addestramento guidato da un formatore (online o in presenza) è rivolto 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 di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Utilizzare CloudMatrix per il packaging, la distribuzione e il servizio del modello.
• Convertire e ottimizzare modelli per chipsets Ascend.
• Configurare pipeline per compiti di inferenza in tempo reale e a batch.
• Monitorare le distribuzioni e regolare le prestazioni nelle impostazioni di produzione.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Uso pratica di CloudMatrix con scenari reali di distribuzione.
• Esercizi guidati focalizzati su conversione, ottimizzazione e scalabilità.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

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

Questo training guidato dal docente (online o in presenza) è rivolto ad artisti, sviluppatori di giochi o principianti completi che desiderano utilizzare Blender per creare modelli 3D per applicazioni interattive, videogiochi, film animati, ecc.

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

• Imparare a creare animazioni ed effetti visivi con Blender.
• Aggiungere curve, superfici, metaballs e particelle di capelli per simulare movimenti 3D realistici.
• Introduzione alla modellazione e all'animazione non distruttiva.
• Esportare modelli 3D e asset a un motore di gioco, stampante 3D o altro software.

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.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolto a sviluppatori di livello principiante e intermedio che desiderano installare e utilizzare ROCm su Windows per programmare AMD GPU e sfruttarne il parallelismo.

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

• Configurare un ambiente di sviluppo che includa la piattaforma ROCm, un AMD GPU e Visual Studio Code su Windows.
• Creare un programma ROCm di base che esegua l'addizione vettoriale su GPU e recuperi i risultati dalla memoria GPU.
• Utilizza l'API ROCm per interrogare le informazioni sul dispositivo, allocare e deallocare la memoria del dispositivo, copiare i dati tra host e dispositivo, avviare kernel e sincronizzare i thread.
• Utilizzare il linguaggio HIP per scrivere kernel che vengono eseguiti su GPU e manipolano i dati.
• Utilizzare le funzioni, le variabili e le librerie predefinite di HIP per eseguire attività e operazioni comuni.
• Utilizzare gli spazi di memoria ROCm e HIP, ad esempio globale, condiviso, costante e locale, per ottimizzare i trasferimenti di dati e gli accessi alla memoria.
• Utilizzare i modelli di esecuzione ROCm e HIP per controllare i thread, i blocchi e le griglie che definiscono il parallelismo.
• Esegui il debug e il test dei programmi ROCm e HIP utilizzando strumenti come ROCm Debugger e ROCm Profiler.
• Ottimizza i programmi ROCm e HIP utilizzando tecniche come la coalescenza, la memorizzazione nella cache, il prefetching e la profilazione.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolto a sviluppatori di livello principiante e intermedio che desiderano utilizzare ROCm e HIP per programmare AMD GPU e sfruttarne il parallelismo.

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

• Configurare un ambiente di sviluppo che includa la piattaforma ROCm, un codice AMD GPU e Visual Studio.
• Creare un programma ROCm di base che esegua l'addizione vettoriale su GPU e recuperi i risultati dalla memoria GPU.
• Utilizza l'API ROCm per interrogare le informazioni sul dispositivo, allocare e deallocare la memoria del dispositivo, copiare i dati tra host e dispositivo, avviare kernel e sincronizzare i thread.
• Utilizzare il linguaggio HIP per scrivere kernel che vengono eseguiti su GPU e manipolano i dati.
• Utilizzare le funzioni, le variabili e le librerie predefinite di HIP per eseguire attività e operazioni comuni.
• Utilizzare gli spazi di memoria ROCm e HIP, ad esempio globale, condiviso, costante e locale, per ottimizzare i trasferimenti di dati e gli accessi alla memoria.
• Utilizzare i modelli di esecuzione ROCm e HIP per controllare i thread, i blocchi e le griglie che definiscono il parallelismo.
• Esegui il debug e il test dei programmi ROCm e HIP utilizzando strumenti come ROCm Debugger e ROCm Profiler.
• Ottimizza i programmi ROCm e HIP utilizzando tecniche come la coalescenza, la memorizzazione nella cache, il prefetching e la profilazione.

Questo corso dal vivo, guidato da un istruttore in Milano (online o in presenza), è rivolto ad artisti, sviluppatori di videogiochi o principianti assoluti che desiderano utilizzare Blender per creare modelli 3D destinati ad applicazioni interattive, videogiochi, film animati, ecc.

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

• Comprendere i principi e i concetti fondamentali della modellazione 3D.
• Esplorare diverse modalità e strumenti per la modellazione e la modifica delle mesh 3D.
• Utilizzare gli strumenti per la mappatura UV / srotolamento, la scultura e la pittura dei modelli 3D, nonché il rendering.

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.

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.

Questo training guidato dall'instruttore in Milano (online o in presenza) è rivolto a graphic designer e animatori di livello principiante-intermedio che desiderano imparare come creare animazioni straordinarie, media interattivi e contenuti web accattivanti utilizzando Adobe Animate.

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

• Navigare nell'interfaccia e negli strumenti di Adobe Animate.
• Creare e modificare animazioni utilizzando fotogrammi chiave, motion tweens e shape tweens.
• Progettare animazioni interattive e applicazioni con ActionScript e JavaScript.
• Incorporare elementi audio e video nei progetti.
• Esportare le animazioni per web, video e piattaforme mobili.

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.

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.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolto a sviluppatori di livello principiante e intermedio che desiderano utilizzare CUDA per programmare NVIDIA GPU e sfruttarne il parallelismo.

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

• Configurare un ambiente di sviluppo che includa CUDA Toolkit, un codice NVIDIA GPU e Visual Studio.
• Creare un programma CUDA di base che esegua l'addizione vettoriale su GPU e recuperi i risultati dalla memoria GPU.
• Utilizza l'API CUDA per eseguire query sulle informazioni sul dispositivo, allocare e deallocare la memoria del dispositivo, copiare i dati tra host e dispositivo, avviare kernel e sincronizzare i thread.
• Utilizzare il linguaggio CUDA C/C++ per scrivere kernel che vengono eseguiti su GPU e manipolano i dati.
• Utilizza le funzioni, le variabili e le librerie integrate di CUDA per eseguire attività e operazioni comuni.
• Utilizza gli spazi di memoria CUDA, ad esempio globale, condiviso, costante e locale, per ottimizzare i trasferimenti di dati e gli accessi alla memoria.
• Utilizzare il modello di esecuzione CUDA per controllare i thread, i blocchi e le griglie che definiscono il parallelismo.
• Esegui il debug e il test dei programmi CUDA utilizzando strumenti come CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK e NVIDIA Nsight.
• Ottimizza i programmi CUDA utilizzando tecniche come la coalescenza, la memorizzazione nella cache, il precaricamento e la profilatura.

Il 97% dei clienti soddisfa. 

Psdto3D101 è uno strumento software specializzato progettato per la creazione di file lenticolari con effetti 3D, transizioni flip, morph e animazioni. Questo corso fornisce ai partecipanti le conoscenze e le competenze pratiche per gestire e utilizzare Psdto3D101 al fine di produrre output lenticolari professionali, coprendo sia gli aspetti gestionali che quelli creativi del software.

Questa formazione condotta da un istruttore (online o in presenza) è rivolta a professionisti del settore grafico e della stampa con livelli di competenza da principiante a intermedio, che desiderano creare, gestire e ottimizzare file lenticolari utilizzando il software Psdto3D101.

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

• Comprendere i fondamenti della stampa e del design lenticolare.
• Navigare nell'interfaccia e configurare Psdto3D101 per diversi tipi di progetto.
• Creare effetti 3D, flip e animazioni utilizzando livelli e sequenze.
• Esportare e preparare file lenticolari per la stampa professionale.

Formato del corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Esercitazioni pratiche con il software Psdto3D101.
• Applicazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, vi invitiamo a contattarci per concordare i dettagli.

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.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolto ad artisti, sviluppatori di giochi o principianti assoluti che desiderano utilizzare Blender per creare modelli 3D per applicazioni interattive, videogiochi, film d'animazione, ecc.

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

• Comprendere i principi e i concetti fondamentali della modellazione 3D.
• Esplora una varietà di modalità e strumenti per la modellazione e la modifica di mesh 3D.
• Scopri come creare animazioni ed effetti visivi con Blender.
• Aggiungi curve, superfici, metaball e particelle di capelli per simulare movimenti 3D realistici.
• Usa gli strumenti per mappare/scartare UV, scolpire e dipingere modelli 3D.
• Esporta modelli e risorse 3D su un motore di gioco, una stampante 3D o un altro software. 

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.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Milano (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.

Questo corso in diretta guidato da un istruttore (online o in sede) è rivolto a sviluppatori di livello principiante e intermedio che desiderano utilizzare OpenCL per programmare dispositivi eterogenei ed sfruttare la loro parallelizzazione.

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

• Configurare un ambiente di sviluppo che include il SDK OpenCL, un dispositivo compatibile con OpenCL e Visual Studio Code.
• Creare un programma base OpenCL che esegue l'addizione vettoriale sul dispositivo e recupera i risultati dalla memoria del dispositivo.
• Utilizzare l'API OpenCL per interrogare le informazioni sul dispositivo, creare contesti, code di comandi, buffer, kernel ed eventi.
• Utilizzare il linguaggio C OpenCL per scrivere i kernel che eseguono sul dispositivo e manipolano i dati.
• Utilizzare le funzioni, estensioni e librerie built-in di OpenCL per svolgere operazioni e attività comuni.
• Utilizzare i modelli di memoria host e dispositivo OpenCL per ottimizzare i trasferimenti di dati ed accessi alla memoria.
• Utilizzare il modello di esecuzione OpenCL per controllare gli elementi di lavoro, i gruppi di lavoro ed i range ND.
• Debuggare e testare i programmi OpenCL utilizzando strumenti come CodeXL, Intel VTune e NVIDIA Nsight.
• Ottimizzare i programmi OpenCL utilizzando tecniche come la vettorizzazione, l'unrolling dei loop, la memoria locale e il profilazione.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolto agli appassionati di progettazione 3D e stampa 3D di livello principiante e avanzato che desiderano utilizzare Fusion 360 per progettare, simulare e preparare modelli per la stampa 3D.

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

• Installare e configurare Fusion 360 per ottenere prestazioni ottimali.
• Progetta, modella e simula oggetti 3D in un ambiente unificato.
• Ottimizza e prepara i progetti per il processo di stampa 3D.
• Collabora e condividi i loro progetti utilizzando le funzionalità cloud di Fusion 360.

Questa formazione dal vivo guidata da un istruttore in Milano (online o in presenza) è rivolta agli sviluppatori C++ che desiderano utilizzare CUDA per accelerare applicazioni, scrivere kernel GPU ad alte prestazioni e sfruttare librerie di algoritmi paralleli per carichi di lavoro di calcolo scientifico, elaborazione dei dati e machine learning.

Questo corso dal vivo con istruttore in Milano (online o in presenza) è rivolto agli sviluppatori C/C++ che desiderano utilizzare CUDA per accelerare applicazioni intensive computazionali, tra cui elaborazione dei dati, simulazioni scientifiche, carichi di lavoro di machine learning e pipeline di elaborazione delle immagini.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in presenza) è rivolta a sviluppatori software, analisti di dati e professionisti tecnici che desiderano utilizzare TensorFlow 2.x e Keras per costruire, addestrare e distribuire modelli di deep learning per applicazioni di visione computerizzata, elaborazione del linguaggio naturale e multimodali.

FreeCAD è un modello 3D parametrico personalizzabile, multipiattaforma, scriptable ed estendibile open-source per la progettazione di oggetti reali.

In questo training guidato dal formatore, i partecipanti impareranno a modellare un oggetto per una successiva costruzione o stampa 3D.

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

• Utilizzare gli strumenti e i flussi di lavoro di FreeCAD per sostituire software CAD o BIM commerciali
• Scrivere in molti formati come STEP, IGES, STL, SVG, DXF, OBJ, IFC, DAE, ecc.
• Utilizzare Python per estendere le funzionalità di FreeCAD
• Automatizzare FreeCAD, creare moduli e integrare FreeCAD in un'applicazione esistente

Pubblico target

• Progettisti
• Sviluppatori
• Ingegneri meccanici

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercizi e pratica intensiva

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Milano illustra come programmare GPU per il calcolo parallelo, come utilizzare varie piattaforme, come lavorare con la piattaforma CUDA e le sue funzionalità e come eseguire varie tecniche di ottimizzazione utilizzando CUDA. Alcune delle applicazioni includono deep learning, analisi, elaborazione delle immagini e applicazioni ingegneristiche.