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Temario del curso

Introducción al ecosistema de IA de Huawei

  • Hardware de IA Ascend: visión general de los modelos 310, 910 y 910B
  • Componentes de alto nivel: MindSpore, CANN, AscendCL
  • Posicionamiento en el sector y principios arquitectónicos

El papel de CANN en la pila de IA de Huawei

  • ¿Qué es CANN? Propósito del SDK y capas internas
  • ATC, TBE y AscendCL: compilación y ejecución de modelos
  • Cómo CANN optimiza la inferencia y facilita la implementación

Visión general y arquitectura de MindSpore

  • Flujos de trabajo de entrenamiento e inferencia en MindSpore
  • Modo gráfico, PyNative y abstracción de hardware
  • Integración con la NPU Ascend mediante el backend CANN

Ciclo de vida de la IA en Ascend: desde el entrenamiento hasta la implementación

  • Creación de modelos en MindSpore o conversión desde otros frameworks
  • Exportación y compilación de modelos utilizando ATC
  • Implementación en hardware Ascend mediante modelos OM y AscendCL

Comparación con otras pilas de IA

  • MindSpore frente a PyTorch y TensorFlow: enfoque y posicionamiento
  • Flujos de implementación en Ascend frente a pilas basadas en GPU
  • Oportunidades y limitaciones para su uso empresarial

Escenarios de integración empresarial

  • Casos de uso en manufactura inteligente, IA gubernamental y telecomunicaciones
  • Consideraciones sobre escalabilidad, cumplimiento normativo y ecosistema
  • Implementación híbrida en la nube/on-premises con la pila de Huawei

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento previo de flujos de trabajo de IA o arquitecturas de plataformas
  • Comprensión básica del entrenamiento e implementación de modelos
  • No se requiere experiencia práctica previa con CANN o MindSpore

Público objetivo

  • Evaluadores de plataformas de IA y arquitectos de infraestructura
  • Profesionales de DevOps e integradores de pipelines en IA/ML
  • Gerentes de tecnología y tomadores de decisiones
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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