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概要
  • MindSporeとCANNの概要
  • 使用例と業界での関連性

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を使用したプロジェクトオーケストレーション
  • サンプルモデルを使用した環境テスト

MindSporeを使用したモデル開発

  • 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フォーマット
  • Ascend互換形式へのモデルエクスポート

Ascendでのパフォーマンス最適化

  • 演算子融合とカスタムカーネル
  • タイリング戦略とAIコアスケジューリング
  • ベンチマークとプロファイリングツール

展開戦略

  • エッジ展開とクラウド展開のトレードオフ
  • MindX SDKを使用した展開
  • 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を使用したトレーシング
  • 実行時のエラーのデバッグ
  • 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を使用したフルパイプライン開発
  • ラボ:Ascend上でモデルを構築、最適化、展開する
  • 他のプラットフォームとのパフォーマンス比較

要約と次へのステップ

要求

  • ニューラルネットワークとAIワークフローの理解
  • Pythonプログラミングの経験
  • モデル学習と展開パイプラインの知識

対象者

  • AIエンジニア
  • Huawei AIスタックを使用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人当たりの料金

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