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Plan du cours

Introduction à l'écosystème IA de Huawei

  • Matériel IA Ascend : aperçu des puces 310, 910 et 910B
  • Composants de haut niveau : MindSpore, CANN, AscendCL
  • Positionnement industriel et principes d'architecture

Le rôle de CANN dans la pile IA de Huawei

  • Qu'est-ce que CANN ? Objectif du SDK et couches internes
  • ATC, TBE et AscendCL : compilation et exécution des modèles
  • Comment CANN soutient l'optimisation de l'inférence et le déploiement

Aperçu et architecture de MindSpore

  • Flux de travail d'entraînement et d'inférence dans MindSpore
  • Mode graphe, PyNative et abstraction du matériel
  • Intégration avec le NPU Ascend via le backend CANN

Cycle de vie de l'IA sur Ascend : de l'entraînement au déploiement

  • Création de modèles dans MindSpore ou conversion à partir d'autres frameworks
  • Exportation et compilation des modèles à l'aide d'ATC
  • Déploiement sur le matériel Ascend à l'aide des modèles OM et AscendCL

Comparaison avec d'autres piles IA

  • MindSpore vs PyTorch, TensorFlow : focus et positionnement
  • Flux de déploiement sur Ascend vs piles basées sur GPU
  • Opportunités et limites pour l'utilisation en entreprise

Scénarios d'intégration en entreprise

  • Cas d'utilisation dans la fabrication intelligente, l'IA gouvernementale et les télécommunications
  • Évolutivité, conformité et considérations relatives à l'écosystème
  • Déploiement hybride cloud/sur site (on-prem) en utilisant la pile Huawei

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance des flux de travail IA ou de l'architecture de plate-forme
  • Compréhension de base de l'entraînement et du déploiement de modèles
  • Aucune expérience pratique préalable avec CANN ou MindSpore n'est requise

Audience

  • Évaluateurs de plate-formes IA et architectes d'infrastructure
  • Spécialistes DevOps IA/ML et intégrateurs de pipelines
  • Responsables technologiques et décideurs
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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