Sous le capot des performances élevées en IA se cache CANN (Compute Architecture for Neural Networks) — la base logicielle qui alimente les puces Ascend de Huawei et les esprits qui les conçoivent.
Ces cours dispensés par des formateurs levé le voile sur l'architecture de calcul pour réseaux de neurones, en explorant la manière dont CANN fait le pont entre algorithmes et silicium grâce à l'optimisation de graphes, la fusion de noyaux (kernel fusion) et l'ordonnancement sensible au matériel.
Que vous construisiez des moteurs d'inférence, ajustiez des opérateurs personnalisés ou portiez des modèles d'apprentissage profond pour fonctionner sur les périphériques (edge), vous acquérez un éclairage pratique sur la maximisation des performances sur les processeurs Ascend.
Formez-vous en direct en ligne via un bureau à distance interactif, ou rejoignez des sessions sur site dans Lyon — soit dans les locaux de votre organisation, soit dans un centre de formation NobleProg — comprenant des laboratoires qui simulent des pipelines d'accélération et de déploiement de qualité production.
Aussi connu sous le nom de Ascend CANN ou Huawei CANN, cette formation équipe les développeurs, ingénieurs et équipes d'infrastructure IA pour tirer le meilleur parti de l'intelligence sensible au matériel.
NobleProg – Votre prestataire local de formation
Lyon, Gare Lyon Part-Dieu
NobleProg Lyon, 10 Place Charles Béraudier, Lyon, france, 69000
Situé à 200 mètres de la gare TGV, la Tour Suisse est l'immeuble de bureaux le plus emblématique de ce secteur de Lyon. Le centre d'affaires vous propose un lieu de qualité pour vos formations, séminaires et réunions.
Gares TGV
Gare TGV Part-Dieu à 100 mètres, sortie porte du Rhône
Aéroport
Lyon Saint Exupéry (Satolas) à 30 minutes
Rhône Express depuis l’aéroport Saint Exupéry
Cette formation en direct animée par un formateur dans Lyon guide les ingénieurs IA de niveau intermédiaire dans la construction et l'optimisation de modèles de réseaux de neurones à l'aide de la plateforme Huawei Ascend et de la boîtier d'outils CANN. Les participants configureront des environnements, développeront des applications avec MindSpore et les déploieront dans des configurations edge ou cloud.
La pile d'IA de Huawei — allant de l'CANN SDK de niveau basique au cadre MindSpore de niveau élevé — offre un environnement intégré pour le développement et la mise en œuvre de l'IA, optimisé pour les matériels Ascend.
Cette formation dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels techniques débutants à intermédiaires qui souhaitent comprendre comment les composants CANN et MindSpore fonctionnent ensemble pour soutenir la gestion du cycle de vie de l'IA et les décisions d’infrastructure.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre l'architecture en couches de la pile de calcul Huawei pour IA.
Identifier comment CANN soutient l'optimisation des modèles et leur déploiement au niveau matériel.
Évaluer le cadre MindSpore et sa chaîne d'outils en relation avec les alternatives de l’industrie.
Positionner la pile IA de Huawei dans les environnements entreprise ou cloud/dans les locaux.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
Cours interactif et discussion.
Démonstrations de systèmes en direct et parcours basés sur des cas concrets.
Ateliers guidés optionnels sur le flux de modèles de MindSpore à CANN.
Options de Personnalisation du Cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.
Le CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) fournit des outils puissants de déploiement et d'optimisation pour les applications d'IA en temps réel dans la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel, notamment sur le matériel Huawei Ascend.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens de l'IA intermédiaires qui souhaitent construire, déployer et optimiser des modèles de vision et de traitement du langage en utilisant le CANN SDK pour des cas d'utilisation en production.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Déployer et optimiser des modèles de vision par ordinateur (CV) et de traitement du langage naturel (NLP) en utilisant CANN et AscendCL.
Utiliser les outils CANN pour convertir les modèles et les intégrer dans des pipelines en temps réel.
Optimiser les performances d'inférence pour des tâches comme la détection, la classification et l'analyse de sentiment.
Construire des pipelines CV/NLP en temps réel pour des scénarios de déploiement au bord ou dans le cloud.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
Conférence interactive et démonstration.
Atelier pratique avec déploiement de modèles et profilage des performances.
Conception de pipelines en temps réel utilisant des cas d'utilisation réels de CV et NLP.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) et Apache TVM permettent une optimisation et une personnalisation avancées des opérateurs de modèles IA pour Huawei Ascend matériel.
Cette formation en direct menée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs systèmes de niveau avancé qui souhaitent créer, déployer et ajuster des opérateurs personnalisés pour les modèles IA à l'aide du modèle de programmation TIK de CANN et de l'intégration du compilateur TVM.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Écrire et tester des opérateurs IA personnalisés à l'aide du TIK DSL pour les processeurs Ascend.
Intégrer les opérations personnalisées dans le runtime CANN et le graphe d'exécution.
Utiliser TVM pour l'ordonnancement des opérateurs, l'autotuning et le benchmarking.
Déboguer et optimiser les performances au niveau de l'instruction pour des schémas de calcul personnalisés.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
Cours interactif et démonstration.
Codage pratique des opérateurs en utilisant les pipelines TIK et TVM.
Tests et ajustements sur du matériel Ascend ou des simulateurs.
Options de personnalisation du cours
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Le kit Ascend CANN de Huawei permet d'effectuer des inférences puissantes sur les appareils de bord tels que le Ascend 310. CANN fournit des outils essentiels pour compiler, optimiser et déployer des modèles où la puissance de calcul et la mémoire sont limitées.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et intégrateurs d'IA intermédiaires qui souhaitent déployer et optimiser des modèles sur les appareils de bord Ascend en utilisant la chaîne d'outils CANN.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Préparer et convertir des modèles IA pour le Ascend 310 en utilisant les outils CANN.
Construire des pipelines d'inférence légers à l'aide de MindSpore Lite et AscendCL.
Optimiser la performance du modèle pour des environnements avec une puissance de calcul et une mémoire limitées.
Déployer et surveiller les applications IA dans des cas d'utilisation réels en bordure.
Format de la formation
Cours interactif et démonstration.
Travail pratique avec des modèles spécifiques au bord et des scénarios.
Exemples de déploiement en direct sur du matériel virtuel ou physique en bordure.
Options de personnalisation de la formation
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
CANN (Architecture de calcul pour Neural Networks) est un kit d'outils de calcul AI de Huawei utilisé pour compiler, optimiser et déployer des modèles IA sur les processeurs Ascend AI.
Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s’adresse aux développeurs IA débutants qui souhaitent comprendre comment CANN s'intègre dans le cycle de vie du modèle, depuis l'entraînement jusqu'au déploiement, et comment il fonctionne avec des cadres comme MindSpore, TensorFlow, et PyTorch.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre le but et l'architecture du kit d'outils CANN.
Configurer un environnement de développement avec CANN et MindSpore.
Convertir et déployer un modèle IA simple sur la matériel Ascend.
Acquérir une connaissance fondamentale pour des projets futurs d'optimisation ou d'intégration CANN.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
Cours interactif et discussion.
Ateliers pratiques avec le déploiement de modèles simples.
Présentation étape par étape de la chaîne d'outils CANN et des points d'intégration.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.
CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) est la base de calcul IA de Huawei qui permet aux développeurs d'optimiser les performances des réseaux de neurones déployés sur les processeurs Ascend AI.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et ingénieurs systèmes de niveau avancé qui souhaitent optimiser les performances d'inférence en utilisant les outils avancés du SDK CANN, notamment le Graph Engine, TIK et le développement d'opérateurs personnalisés.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre l'architecture de runtime et le cycle de performance de CANN.
Utiliser des outils de profilage et le Graph Engine pour l'analyse et l'optimisation des performances.
Créer et optimiser des opérateurs personnalisés en utilisant TIK et TVM.
Résoudre les goulots d'étranglement mémoire et améliorer le débit du modèle.
Format de la formation
Cours interactif avec discussion.
Ateliers pratiques avec profilage en temps réel et ajustement des opérateurs.
Exercices d'optimisation utilisant des exemples de déploiement complexes.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée, veuillez nous contacter pour organiser la session.
Cette formation en direct dans Lyon guide les développeurs IA de niveau intermédiaire dans le déploiement de modèles sur des processeurs Ascend à l'aide de la boîte à outils CANN. Apprenez à convertir des frameworks comme PyTorch et TensorFlow, à optimiser les performances et à corriger les problèmes pour des scénarios d'inférence efficaces sur le bord et dans le cloud.
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