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コース概要

Huawei Ascend プラットフォームの紹介

  • Ascend アーキテクチャとエコシステムの見取り図
  • MindSpore と CANN の概要
  • ユースケースと業界における関連性

開発環境のセットアップ

  • CANN ツールキットと MindSpore のインストール
  • ModelArts と CloudMatrix を用いたプロジェクトオーケストレーション
  • サンプルモデルを用いた環境テスト

MindSpore を用いたモデル開発

  • MindSpore でのモデル定義と学習
  • データパイプラインとデータセットのフォーマット
  • モデルを Ascend 互換形式へのエクスポート

Ascend 上での性能最適化

  • 演算子フュージョンとカスタムカーネル
  • タイル戦略と AI Core のスケジューリング
  • ベンチマークおよびプロファイリングツール

デプロイ戦略

  • エッジ vs クラウドデプロイのトレードオフ
  • MindX SDK を用いたデプロイ
  • CloudMatrix ワークフローとの統合

デバッグとモニタリング

  • Profiler と AiD を用いたトレーシング
  • ランタイム失敗のデバッグ
  • リソース使用量とスループットのモニタリング

ケーススタディとラボ統合

  • MindSpore を用いたフルパイプライン開発
  • ラボ:Ascend 上でモデルの構築、最適化、デプロイ
  • その他のプラットフォームとのパフォーマンス比較

まとめと次のステップ

要求

  • ニューラルネットワークおよび AI ワークフローに関する理解
  • Python プログラミングの経験
  • モデル学習およびデプロイパイプラインへの熟悉

対象読者

  • AI エンジニア
  • Huawei AI スタックで作業するデータサイエンティスト
  • Ascend と MindSpore を使用する ML 開発者
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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