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課程簡介
華為AI生態系統簡介
- Ascend AI硬件:310、910及910B概述
- 高層組件:MindSpore、CANN、AscendCL
- 產業定位與架構原則
CANN在華為AI棧中的角色
- 什麼是CANN?SDK目的與內部層次
- ATC、TBE與AscendCL:模型的編譯與執行
- C如何支援推理優化與部署
MindSpore概述與架構
- MindSpore中的訓練與推理工作流程
- 圖模式、PyNative與硬體抽象層
- 透過CANN後端整合Ascend NPU
Ascend上的AI生命週期:從訓練到部署
- 使用MindSpore建立模型,或從其他框架轉換
- 使用ATC匯出與編譯模型
- 使用OM模型與AscendCL在Ascend硬件上部署
與其他AI棧的比較
- MindSpore對比PyTorch、TensorFlow:重點與定位
- Ascend部署工作流程對比基於GPU的棧
- 企業應用的機會與限制
企業整合場景
- 智能製造、政府AI及電信業的用例
- 可擴展性、合規性及生態系考量
- 使用華為棧的雲端與本機端混合部署
總結與後續步驟
最低要求
- 熟悉AI工作流程或平台架構
- 具備模型訓練與部署的基本理解
- 無需CANN或MindSpore的實操經驗
受眾
- AI平台評估人員與基礎設施架構師
- AI/ML DevOps與流程整合者
- 技術經理與決策者
14 小時