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期間 14 時間
コース概要
Huawei AIエコシステムの紹介
- Ascend AIハードウェア：310, 910, 910Bの概要
- 高レベルコンポーネント：MindSpore, CANN, AscendCL
- 業界における位置づけおよびアーキテクチャ原則
Huawei AIスタックにおけるCANNの役割
- CANNとは？SDKの目的と内部層
- ATC, TBE, AscendCL：モデルのコンパイルと実行
- CANNによる推論最適化およびデプロイメントのサポート
MindSporeの概要とアーキテクチャ
- MindSporeでの学習および推論ワークフロー
- 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：学習からデプロイメントまで
- 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およびコンパイル
- OMモデルおよびAscendCLを使用したAscendハードウェアへのデプロイメント
他のAIスタックとの比較
- MindSpore vs. PyTorch, TensorFlow：焦点と位置づけ
- Ascend上のデプロイメントワークフロー 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 hộiと制約
エンタープライズ統合シナリオ
- スマート製造、政府AI、テレコムにおけるユースケース
- スケーラビリティ、コンプライアンス、エコシステムに関する考慮事項
- Huaweiスタックを使用したクラウド/オンプレミスハイブリッドデプロイメント
まとめと次のステップ
要求
- AIワークフローまたはプラットフォームアーキテクチャへの基本的な見識
- モデルの学習とデプロイメントに関する基礎知識
- CANNまたはMindSporeの事前の実務経験は不要
対象者
- AIプラットフォームの評価担当者およびインフラストラクチャ設計者
- AI/ML DevOpsエンジニアおよびパイプライン統合担当者
- 技術管理者および意思決定者
