コース概要

HuaweiのAIエコシステム入門

  • Ascend AIハードウェア: 310, 910, 910Bの概要
  • 上位レベルのコンポーネント: MindSpore, CANN, AscendCL
  • 業界での位置付けとアーキテクチャの原則

HuaweiのAIスタックにおけるCANNの役割

  • CANNとは? SDKの目的と内部レイヤー
  • ATC, TBE, AscendCL: モデルのコンパイルと実行
  • CANNが推論最適化と展開をどのようにサポートするか

MindSporeの概要とアーキテクチャ

  • MindSporeでのトレーニングと推論ワークフロー
  • グラフモード、PyNative、ハードウェア抽象化
  • CANNバックエンドを介したAscend NPUとの統合

Ascend上のAIライフサイクル: トレーニングから展開まで

  • MindSporeでのモデル作成または他のフレームワークからの変換
  • ATCを使用したモデルのエクスポートとコンパイル
  • OMモデルとAscendCLを使用したAscendハードウェアへの展開

他のAIスタックとの比較

  • MindSpore vs. PyTorch, TensorFlow: 注力点と位置付け
  • Ascendでの展開ワークフロー vs. GPUベースのスタック
  • エンタープライズ利用における機会と制限

エンタープライズ統合シナリオ

  • 智能化製造、政府AI、通信業界でのユースケース
  • スケーラビリティ、準拠性、エコシステムの考慮事項
  • Huaweiスタックを使用したクラウド/オンプレミス混合展開

まとめと次へのステップ

要求

  • AIワークフローやプラットフォームアーキテクチャに馴染みがあること
  • モデルのトレーニングと展開に関する基本的な理解
  • CANNやMindSporeの実践経験は不要

対象者

  • AIプラットフォーム評価者とインフラストラクチャアーキテクト
  • AI/ML DevOpsとパイプライン統合者
  • テクノロジーマネージャーと意思決定者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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