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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