Derrière les performances élevées de l'IA se cache CANN (Compute Architecture for Neural Networks), la base logicielle qui alimente les puces Ascend de Huawei ainsi que les esprits créateurs.
Ces cours animés par un instructeur décortiquent les différentes couches de l'architecture de calcul pour les réseaux de neurones, en explorant comment CANN fait le lien entre les algorithmes et le silicium grâce à l'optimisation de graphes, la fusion de noyaux (kernel fusion) et l'ordonnancement conscient du matériel.
Que vous soyez en train de construire des moteurs d'inférence, d'ajuster des opérateurs personnalisés ou de porter des modèles d'apprentissage profond pour une exécution à la périphérie (edge), vous acquerrez des connaissances pratiques pour maximiser les performances sur les processeurs Ascend.
Formez-vous en direct en ligne via un bureau à distance interactif, ou rejoignez des sessions en personne à Calgary — soit dans les locaux de votre organisation, soit dans un centre de formation NobleProg — avec des laboratoires qui simulent des pipelines d'accélération et de déploiement de niveau production.
Aussi connu sous le nom de Ascend CANN ou Huawei CANN, cette formation permet aux développeurs, ingénieurs et équipes d'infrastructure IA de tirer le meilleur parti d'une intelligence consciente du matériel.
NobleProg – Votre fournisseur de formation local
Calgary - Macleod Place II
5940 Macleod Trail SW, Calgary, Canada, T2H2H4
Stratégiquement situé à quelques minutes du centre-ville, le centre offre un accès facile car il se trouve à côté de deux routes principales et la station Chinook Light Rapid Transit est à seulement deux pâtés de maisons.
Calgary – Centre Altius
Centre Altius Bureau 2500, 500, 4e Avenue Sud-Ouest, Calgary, AB T2P 2V6, Calgary, Canada, T2P 2V6
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Cette formation en direct, animée par un formateur, dans Calgary, guide les ingénieurs IA de niveau intermédiaire pour construire et optimiser des modèles de réseaux de neurones à l'aide de la plateforme Huawei Ascend et du kit d'outils CANN. Les participants configureront des environnements, développeront des applications avec MindSpore et déploieront dans des configurations de périphérie ou de nuage.
This instructor-led live training in Calgary explores Huawei's AI stack, from the CANN SDK to the MindSpore framework. It helps beginners and intermediate professionals understand how these components integrate on Ascend hardware for lifecycle management and deployment.
This instructor-led training in Calgary covers deploying and optimizing CV and NLP models using the CANN SDK for Ascend hardware. Participants will learn to convert models, integrate them into live pipelines, and enhance inference performance for real-time detection and analysis.
This instructor-led, live training in Calgary equips advanced developers with the skills to build, deploy, and tune custom AI operators. Participants will master CANN TIK and Apache TVM integration, enabling advanced optimization and scheduling on Huawei Ascend hardware for real-world performance.
This instructor-led, live training in Calgary covers the core concepts and hands-on fundamentals of deploying AI models on Ascend edge devices using the CANN toolkit, helping participants build practical skills for compiling, optimizing, and managing constrained environments.
This live training in Calgary introduces the CANN toolkit for AI framework developers. Learn to set up environments, convert models, and deploy applications on Ascend hardware using MindSpore, TensorFlow, or PyTorch, covering the full workflow from training to inference.
Optimize neural network inference performance on Ascend AI processors with this advanced, instructor-led training in Calgary. Explore CANN's runtime architecture, leveraging the Graph Engine, TIK, and TVM for profiling, custom operator development, and memory bottleneck resolution.
Cette formation en direct à Calgary guide les développeurs d'IA de niveau intermédiaire dans le déploiement de modèles sur des processeurs Ascend à l'aide du jeu d'outils CANN. Apprenez à convertir des cadres comme PyTorch et TensorFlow, à optimiser les performances et à déboguer les problèmes pour des scénarios d'inférence efficaces sur le bord du réseau et dans le nuage.
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