使用CANN SDK優化神經網絡性能 培訓

Huawei Ascend 是一系列专为高性能推理和训练设计的AI处理器。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中级AI工程师和数据科学家，旨在帮助他们使用华为的Ascend平台和CANN工具包开发和优化神经网络模型。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 设置和配置CANN开发环境。
• 使用MindSpore和CloudMatrix工作流开发AI应用。
• 使用自定义运算符和分块优化Ascend NPU的性能。
• 将模型部署到边缘或云环境。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 在示例应用中动手使用Huawei Ascend和CANN工具包。
• 专注于模型构建、训练和部署的指导练习。

课程定制选项

• 如需根据您的基础设施或数据集定制本课程，请联系我们安排。

CANN（Neural Networks計算架構）是華爲的AI計算堆棧，用於在Ascend AI處理器上部署和優化AI模型。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級AI開發人員和工程師，旨在幫助他們使用CANN工具包及MindSpore、TensorFlow或PyTorch等工具，將訓練好的AI模型高效部署到Huawei Ascend硬件上。

通過本次培訓，學員將能夠：

• 瞭解CANN架構及其在AI部署流程中的作用。
• 將來自流行框架的模型轉換爲與Ascend兼容的格式。
• 使用ATC、OM模型轉換和MindSpore等工具進行邊緣和雲端推理。
• 診斷部署問題並優化Ascend硬件上的性能。

課程形式

• 互動式講座和演示。
• 使用CANN工具和Ascend模擬器或設備進行動手實驗。
• 基於真實AI模型的實際部署場景。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

CANN（Neural Networks的計算架構）是華爲的AI計算工具包，用於在Ascend AI處理器上編譯、優化和部署AI模型。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向初級的AI開發者，旨在幫助他們瞭解CANN如何融入從訓練到部署的模型生命週期，以及它如何與MindSpore、TensorFlow和PyTorch等框架協作。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解CANN工具包的用途和架構。
• 搭建包含CANN和MindSpore的開發環境。
• 將簡單的AI模型轉換並部署到Ascend硬件上。
• 爲未來的CANN優化或集成項目打下基礎。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 實踐實驗，包含簡單模型部署。
• 逐步講解CANN工具鏈和集成點。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

華爲的Ascend CANN工具包能夠在邊緣設備（如Ascend 310）上實現強大的AI推理。CANN提供了在計算和內存受限的環境中編譯、優化和部署模型所需的必要工具。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向希望使用CANN工具鏈在Ascend邊緣設備上部署和優化模型的中級AI開發人員和集成人員。

培訓結束後，學員將能夠：

• 使用CANN工具爲Ascend 310準備和轉換AI模型。
• 使用MindSpore Lite和AscendCL構建輕量級推理管道。
• 在計算和內存受限的環境中優化模型性能。
• 在實際邊緣用例中部署和監控AI應用。

課程形式

• 互動講座與演示。
• 針對邊緣特定模型和場景的實踐操作。
• 在虛擬或物理邊緣硬件上進行即時部署示例。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。

華爲的AI技術棧——從底層的CANN SDK到高層的MindSpore框架——提供了一個緊密集成的AI開發和部署環境，專爲Ascend硬件優化。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向初級到中級的技術專業人員，旨在幫助他們理解CANN和MindSpore組件如何協同工作，以支持AI生命週期管理和基礎設施決策。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解華爲AI計算棧的分層架構。
• 瞭解CANN如何支持模型優化和硬件級部署。
• 評估MindSpore框架和工具鏈，並與行業替代方案進行比較。
• 將華爲的AI技術棧定位到企業或雲/本地環境中。

課程形式

• 互動講座與討論。
• 即時系統演示和基於案例的講解。
• 可選的指導實驗，涵蓋從MindSpore到CANN的模型流程。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

CANN SDK（Neural Networks 的计算架构）为计算机视觉和自然语言处理（NLP）中的实时AI应用提供了强大的部署和优化工具，特别是在Huawei Ascend硬件上。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中级AI从业者，旨在帮助他们使用CANN SDK构建、部署和优化视觉与语言模型，以应对实际生产用例。

培训结束后，学员将能够：

• 使用CANN和AscendCL部署和优化CV与NLP模型。
• 使用CANN工具转换模型并将其集成到实时管道中。
• 优化检测、分类和情感分析等任务的推理性能。
• 为边缘或云端部署场景构建实时CV/NLP管道。

课程形式

• 互动讲座与演示。
• 动手实验：模型部署与性能分析。
• 使用真实CV和NLP用例设计实时管道。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

CANN TIK（張量指令內核）和Apache TVM能夠對Huawei Ascend硬件的AI模型操作符進行高級優化和定製。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向高級系統開發者，旨在幫助他們使用CANN的TIK編程模型和TVM編譯器集成，構建、部署和調優AI模型的自定義操作符。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 使用TIK DSL爲Ascend處理器編寫和測試自定義AI操作符。
• 將自定義操作符集成到CANN運行時和執行圖中。
• 使用TVM進行操作符調度、自動調優和基準測試。
• 調試和優化自定義計算模式的指令級性能。

課程形式

• 互動講座與演示。
• 使用TIK和TVM管道進行實際操作符編碼。
• 在Ascend硬件或模擬器上進行測試和調優。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。