コース概要

CANNとAscend AIプロセッサの概要

  • CANNとは?HuaweiのAI計算スタックにおける役割
  • Ascendプロセッサアーキテクチャ(310, 910など)の概要
  • サポートされるAIフレームワークとツールチェーンの概要

モデル変換とコンパイル

  • ATCツールを使用したモデル変換(TensorFlow, PyTorch, ONNX)
  • OMモデルファイルの作成と検証
  • 対応していない演算子と一般的な変換問題の処理

MindSporeやその他のフレームワークを使用した展開

  • MindSpore Liteを使用したモデルの展開
  • Python APIまたはC++ SDKを使用してOMモデルを統合する
  • Ascend Model Managerの使用方法

パフォーマンス最適化とプロファイリング

  • AI Core、メモリ、タイル分割の最適化の理解
  • CANNツールを使用したモデル実行のプロファイリング
  • 推論速度とリソース使用量の改善に関するベストプラクティス

エラーハンドリングとデバッグ

  • 一般的な展開エラーとその解決方法
  • ログの読み取りとエラーダイアグノーシスツールの使用
  • 展開されたモデルの単体テストと機能検証

エッジとクラウド展開シナリオ

  • Ascend 310を使用したエッジアプリケーションへの展開
  • クラウドベースのAPIやマイクロサービスとの統合
  • コンピュータビジョンとNLPに関する実際の事例研究

まとめと次なるステップ

要求

  • TensorFlowやPyTorchなどのPythonベースのディープラーニングフレームワークの使用経験
  • ニューラルネットワークアーキテクチャとモデル学習ワークフローの理解
  • Linux CLIとスクリプトの基本的な知識

対象者

  • モデル展開を扱うAIエンジニア
  • ハードウェアアクセラレーションをターゲットとする機械学習実践者
  • 推論ソリューションの構築を行うディープラーニングデベロッパー
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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