Kerangka Materi

Pengantar ke Platform Huawei Ascend

  • Ringkasan arsitektur Ascend dan ekosistemnya
  • Ringkasan tentang MindSpore dan CANN
  • Kasus penggunaan dan relevansi industri

Mengatur Lingkungan Pengembangan

  • Instalasi toolkit CANN dan MindSpore
  • Penggunaan ModelArts dan CloudMatrix untuk orkestrasi proyek
  • Uji coba lingkungan dengan model contoh

Pengembangan Model dengan MindSpore

  • Definisi dan pelatihan model di MindSpore
  • Pipelines data dan format dataset
  • Mengekspor model ke format yang kompatibel dengan Ascend

Optimasi Kinerja pada Ascend

  • Fusi operator dan kernel khusus
  • Strategi tiling dan jadwal AI Core
  • Alat benchmarking dan profiling

Strategi Penyebaran

  • Perbandingan penyebaran tepi vs awan
  • Penggunaan MindX SDK untuk penyebaran
  • Integrasi dengan alur kerja CloudMatrix

Debugging dan Monitoring

  • Menggunakan Profiler dan AiD untuk pelacakan
  • Debugging kegagalan runtime
  • Monitoring penggunaan sumber daya dan throughput

Studi Kasus dan Integrasi Lab

  • Pengembangan pipelan lengkap menggunakan MindSpore
  • Lab: Buat, optimalkan, dan terapkan model di Ascend
  • Perbandingan kinerja dengan platform lainnya

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman tentang jaringan saraf dan alur kerja AI
  • Pengalaman dengan Python pemrograman
  • Kenalan dengan pipa pengujian model dan penerapan

Audiens

  • Insinyur AI
  • Ilmuwan data yang bekerja dengan stack AI Huawei
  • Pengembang ML yang menggunakan Ascend dan MindSpore
 21 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Testimoni (1)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait