ファーウェイのAIコンピュートスタックを理解する：CANNからMindSporeまでのトレーニングコース

Huawei Ascendは、高性能な推論処理と学習処理のために設計されたAIプロセッサ群です。

本講座は、HuaweiのAscendプラットフォームおよびCANNツールキットを用いてニューラルネットワークモデルを開発・最適化したい中級レベルのAIエンジニアやデータサイエンティスト向けに提供される、インストラクター主導のライブ研修（オンラインまたは対面）です。

本研修を修了すると、参加者は以下のことが可能になります：

• CANN開発環境のセットアップおよび設定
• MindSporeおよびCloudMatrixワークフローを用いたAIアプリケーションの開発
• カスタムオペレータやタイリング技術を活用したAscend NPU上でのパフォーマンス最適化
• モデルをエッジ環境またはクラウド環境へ展開すること

講座の形式について

• インタラクティブな講義およびディスカッション
• Huawei AscendおよびCANNツールキットを実際のサンプルアプリケーションで活用する演習
• モデルの構築、学習、展開に焦点を当てた指導付き練習問題

カスタマイズ可能なオプションについて

• お客様の利用環境やデータセットに合わせた本講座のカスタマイズをご希望の場合は、事前にお問い合わせください。

CANN（Compute Architecture for Neural Networks）は、Huaweiが提供するAIコンピュートスタックであり、Ascend AIプロセッサ上でAIモデルを効率的にデプロイ・最適化するためのツール群です。

本講座はインストラクターによる対面またはオンラインの実践形式のトレーニングであり、中級レベルのAI開発者やエンジニアを対象としています。参加者はCANNツールキットおよびMindSpore、TensorFlow、PyTorchといったフレームワークを用いて、学習済みのAIモデルをHuawei Ascendハードウェアへスムーズに導入できるようになります。

本トレーニングを修了すると、参加者は以下のことが可能になります：

• CANNのアーキテクチャとAIモデル導入プロセスにおけるその役割を理解できる
• 各種フレームワークで作成されたモデルをAscend対応形式へ変換・適合させられる
• ATCやOMモデル変換ツール、MindSporeなどを活用してエッジおよびクラウド環境での推論処理が可能になる
• Ascendハードウェア上でのデプロイ時の問題診断とパフォーマンス最適化が実施できる

講座形式について

• インタラクティブな講義およびデモンストレーションを実施します
  
• CANNツールやAscendシミュレータ・実機を用いた実践的な演習も行います
  
• 現実世界で利用されているAIモデルを対象とした具体的な導入ケースの学習が可能です
  

カスタマイズについて

• ご要望に合わせた内容への調整・個別指導を希望される場合は、お気軽にお問い合わせください
  

CANN（Compute Architecture for Neural Networks）は、ファーウェイが提供するAI計算用ツールキットであり、Ascend AIプロセッサ上でAIモデルをコンパイル・最適化・展開するために利用されます。

本講座はインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは現地実施）で、AI開発初心者を対象としています。CANNがモデルの訓練から展開までのプロセスにおいてどのように役立つか、またMindSpore、TensorFlow、PyTorchといったフレームワークとどう連携するかを学ぶことを目的としています。

講座終了時には、受講者は以下のスキルを身につけることができます：

• CANNツールキットの目的とアーキテクチャを理解する
• CANNおよびMindSporeを用いて開発環境を構築する
• 簡単なAIモデルをAscendハードウェア向けに変換・展開する
• ​将来のCANN最適化や統合プロジェクトに向けた基礎知識を得る

講座の形式

• インタラクティブな講義およびディスカッション
• 簡易的なモデル展開を体験する実習
• CANNツールチェーンおよび統合ポイントの段階別解説

講座カスタマイズオプション

• 本講座をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、ご連絡ください

ファーウェイが提供するAscend CANNツールキットを利用することで、Ascend 310などのエッジデバイス上での強力なAI推論処理が可能になります。CANNには計算資源やメモリが限られた環境向けに、モデルのコンパイル・最適化・展開を支援する各種ツールが揃っています。

本講座は講師によるライブ研修（オンラインまたは会場開催）で、CANNツールチェーンを用いてAscendエッジデバイス上にモデルを展開・最適化したい中級レベルのAI開発者やシステム統合担当者向けの内容となっています。

講座終了時には、受講者は以下のスキルを習得できるようになります：

• CANNツールを用いてAscend 310向けAIモデルの準備および変換を行うこと
  
• MindSpore LiteおよびAscendCLを活用して軽量な推論パイプラインを構築すること
  
• 計算能力やメモリ容量が限られた環境においてモデル性能の最適化を行うこと
  
• 実際のエッジ環境下でAIアプリケーションを展開し、その動作状況を監視すること
  

講座の進め方について

• 双方向型の講義および実演を交えた形式
  
• エッジ向けモデルやシナリオを用いた実習
  
• 仮想環境または物理的なエッジハードウェア上での実際の展開例を紹介
  

カスタマイズ対応について

• 本講座の内容をご要望に合わせてカスタマイズすることも可能ですので、お気軽にお問い合わせください。
  

CANN SDK（Compute Architecture for Neural Networks）は、ファーウェイが提供するAI計算基盤であり、開発者がAscend AIプロセッサ上で展開されたニューラルネットワークのパフォーマンスを細かく調整・最適化できるようにします。

本講座はインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）で、CANNが提供するグラフエンジンやTIK、カスタム演算子開発といった高度なツール群を活用して推論性能を最適化したい上級レベルのAI開発者やシステムエンジニアを対象としています。

本講座の終了時には、受講生は以下のことを実現できるようになります：

• CANNのランタイム構造およびパフォーマンス最適化の全プロセスを理解する。
• プロファイリングツールやグラフエンジンを用いて性能分析および改善を行う。
• TIKおよびTVMを活用してカスタム演算子を作成・最適化する。
• メモリのボトルネックを解消し、モデルの処理能力を向上させる。

講座の形式について

• インタラクティブな講義およびディスカッション
• リアルタイムプロファイリングや演算子チューニングを行う実習セッション
• 特殊な導入環境を想定した最適化演習も実施

カスタマイズオプションについて

• 本講座の内容をご要望に合わせてカスタマイズ希望の場合は、お問い合わせください。

CANN SDK（ニューラルネットワーク用計算アーキテクチャ）は、特にHuawei Ascendハードウェア上で、コンピュータビジョンやNLP分野におけるリアルタイムAIアプリケーションの展開および最適化を支援する強力なツール群です。

本講座は講師主導型のライブ研修（オンラインまたは対面）で、実業務向けにコンピュータビジョンや言語モデルを構築・展開・最適化したい中級レベルのAI技術者を対象としています。

研修終了時には、受講生は以下のスキルを習得できるようになります：

• CANNおよびAscendCLを用いてコンピュータビジョン・NLPモデルを展開し、最適化する方法
  
• CANNの各種ツールを利用してモデル変換を行い、実運用環境向けパイプラインへ統合する手順
  
• 物体検出・分類や感情分析などのタスクにおいて推論処理の性能を最適化する技術
  
• エッジ端末およびクラウド環境向けに、リアルタイム動作が可能なコンピュータビジョン／NLPパイプラインの構築法
  

講座の形式について

• インタラクティブな講義および実演
  
• モデル展開や性能分析を体験できる実習セッション
  
• 実際のコンピュータビジョン／NLP利用シーンに即したパイプライン設計演習
  

カスタマイズオプション

• 本講座をご希望の内容に合わせてカスタマイズする場合は、お問い合わせいただければ調整いたします。
  

CANN TIK（Tensor Instruction Kernel）およびApache TVMにより、Huawei Ascendハードウェア向けのAIモデルオペレータを高度に最適化・カスタマイズすることが可能になります。

本トレーニングはインストラクター主導のライブ講座（オンラインまたは対面）で、CANNのTIKプログラミングモデルおよびTVMコンパイラとの連携機能を活用してAIモデルのカスタムオペレータを構築・展開・チューニングしたい上級レベルのシステム開発者向けです。

受講終了後、参加者は以下のスキルを習得できるようになります：

• Ascendプロセッサ向けにTIK DSLを用いてカスタムAIオペレータを記述・テストする
• CANNランタイムおよび実行グラフへ自作のオペレータを統合する
• TVMを用いてオペレータのスケジューリング、自動チューニング、ベンチマークを行う
• 独自の計算パターンに対して命令レベルでの性能をデバッグ・最適化する

講座形式について

• インタラクティブな講義とデモンストレーション
• TIKおよびTVMパイプラインを活用したオペレータの実際的なコーディング演習
• Ascendハードウェアまたはシミュレーター上でのテストとチューニング

カスタマイズオプションについて

• 本講座の内容をお客様ニーズに合わせて調整したい場合は、事前にお問い合わせください。