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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