Sous le capot des IA à haute performance se trouve CANN (Architecture de calcul pour Neural Networks) — la fondation logicielle qui alimente les puces Ascend d’Huawei et les esprits derrière elles.
Ces cours encadrés par un instructeur épluchent les couches de l'Architecture de calcul pour Neural Networks, explorant comment CANN relie les algorithmes au silicium grâce à l’optimisation des graphiques, la fusion des noyaux et le planification consciente du matériel.
Que vous construisiez des moteurs d'inférence, ajustiez des opérateurs personnalisés ou portiez des modèles d'apprentissage profond pour qu'ils fonctionnent sur la périphérie, vous obtiendrez une compréhension pratique de l’optimisation des performances sur les processeurs Ascend.
Formez-vous en ligne via un bureau distant interactif remote desktop, ou participez aux sessions sur place à Montpellier — soit dans vos locaux, soit dans un centre de formation NobleProg — comprenant des ateliers qui simulent les pipelines d'accélération et de déploiement de production.
Également connu sous le nom d'Ascend CANN ou Huawei CANN, cette formation prépare les développeurs, ingénieurs et équipes d’infrastructure IA à tirer le meilleur parti de l'intelligence consciente du matériel.
NobleProg – Votre fournisseur local de formation
Montpellier, Garosud
NobleProg Montpellier, 48, rue Claude Balbastre, Montpellier, france, 34070
– Accès Tram arrêt Victoire 2 Ligne 2 direction Saint Jean de Védas.
-Accès tram puis Bus prendre tram ligne 2 arrêt Sabine direction Saint Jean de Védas puis le bus « La Ronde » arrêt Patrice Lumumba.
-Accès en voiture depuis l’A9 sortie 31 « Saint Jean de Védas » Montpellier Ouest, croix d’argent MOSSON.
-Accès en train depuis la gare Saint Roch ligne Tram 2 direction Saint Jean de Védas arrêt victoire 2.
– Accès en avion depuis l’aéroport de Montpellier à 10 minutes en voitures sortie 31 de l’A9 direction Barcelone ou en bus depuis l’aéroport ligne 120 jusqu’à place de l’Europe puis Tram ligne 2 direction Saint jean de Védas arrêt Victoire 2
La famille de processeurs Huawei Ascend est conçue pour une inférence et un entraînement de haute performance.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux ingénieurs AI intermédiaires et aux scientifiques des données qui souhaitent développer et optimiser des modèles de réseau neuronal à l'aide du plateau Ascend de Huawei et du kit CANN.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer et paramétrer l'environnement de développement CANN.
Développer des applications IA en utilisant MindSpore et CloudMatrix workflows.
Optimiser les performances sur les unités de traitement Ascend NPUs grâce aux opérateurs personnalisés et à la tiling.
Déployer des modèles dans des environnements de bord ou cloud.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
Cours interactif et discussion.
Utilisation pratique de Huawei Ascend et du kit CANN dans des applications d'exemple.
Exercices guidés axés sur la construction, l'entraînement et le déploiement du modèle.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée basée sur votre infrastructure ou vos jeux de données, veuillez nous contacter pour organiser cela.
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 SDK CANN (Compute Architecture pour Neural Networks) fournit des outils puissants de déploiement et d'optimisation pour les applications AI en temps réel dans la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel, en particulier sur le matériel Huawei Ascend.
Cette formation interactive (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens intermédiaires de l'IA qui souhaitent construire, déployer et optimiser des modèles de vision et de langage à l'aide du SDK CANN pour des cas d'utilisation en production.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Déployer et optimiser des modèles CV et NLP à l’aide de 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 telles que la détection, la classification et l'analyse de sentiment.
Créer des pipelines CV/NLP en temps réel pour des scénarios de déploiement basés sur le bord ou dans le cloud.
Format de la formation
Cours interactif et démonstrations pratiques.
Atelier pratique avec déploiement de modèles et profilage des performances.
Conception en direct de pipelines à partir d’utilisations réelles CV et NLP.
Options de personnalisation de la formation
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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
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour faire les arrangements.
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 (Architecture de calcul pour Neural Networks) est la base de calcul IA de Huawei qui permet aux développeurs d'affiner et d'optimiser les performances des réseaux neuronaux déployés sur les processeurs AI Ascend.
Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s’adresse aux développeurs et ingénieurs systèmes chevronnés qui souhaitent optimiser les performances d'inférence en utilisant l'ensemble avancé d'outils de 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 en temps réel de CANN et son cycle de vie des performances.
Utiliser des outils de profilage et le Graph Engine pour l'analyse et l'optimisation des performances.
Développer et optimiser des opérateurs personnalisés en utilisant TIK et TVM.
Résoudre les goulets d'étranglement de mémoire et améliorer la performance du modèle.
Format de la formation
Cours interactif et discussion.
Ateliers pratiques avec un profilage en temps réel et l'ajustement des opérateurs.
Exercices d’optimisation à l’aide de déploiements de cas particuliers.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.
CANN (Compute Architecture for Neural Networks) est la pile de calcul IA de Huawei pour déployer et optimiser les modèles d'IA sur des processeurs Ascend AI.
Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et ingénieurs intermédiaires en IA qui souhaitent déployer efficacement des modèles d'IA formés sur la matériel Huawei Ascend à l'aide du kit de outils CANN et d'outils tels que MindSpore, TensorFlow, ou PyTorch.
À la fin de cette formation, les participants pourront :
Comprendre l'architecture CANN et son rôle dans le pipeline de déploiement IA.
Convertir et adapter des modèles de cadres populaires vers des formats compatibles Ascend.
Utiliser des outils comme ATC, OM model conversion, et MindSpore pour l'inférence à la périphérie et dans le cloud.
Diagnostiquer les problèmes de déploiement et optimiser les performances sur du matériel Ascend.
Format de la formation
Cours interactif et démonstration.
Travail pratique en laboratoire avec des outils CANN et simulateurs ou appareils Ascend.
Scénarios de déploiement pratiques basés sur des modèles IA du monde réel.
Options de Personnalisation du Cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.
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