Quelle serait la situation si vos modèles IA fonctionnaient plus rapidement, s'entraînaient de manière plus intelligente et étaient déployés sans heurts du bord au cloud ? Huawei Ascend rend cela possible.
Ces formations dispensées par des instructeurs mettent en valeur le potentiel des processeurs Ascend AI, guidant les ingénieurs à travers des projets pratiques avec MindSpore, la compression de modèles et l'optimisation au niveau du chipset.
Les cours sont livrés via une formation en ligne en direct par un bureau distant interactif ici, ou sous forme de formations en présentiel dans Dartmouth avec des ateliers axés sur les charges de travail réelles de production.
Les sessions en présentiel peuvent être organisées dans vos installations dans Dartmouth ou au centre de formation d'entreprise NobleProg dans Dartmouth, pour soutenir un apprentissage collaboratif et basé sur l'équipe.
Surnommée Ascend AI, Huawei Ascend 910 ou Ascend Computing, cette formation vous aide à passer au-delà des matériels IA génériques vers une performance conçue spécifiquement pour vos besoins.
NobleProg – Votre Fournisseur Local de Formation
Dartmouth - Metropolitan Place
99, chemin Wyse, Dartmouth, Canada, B3A 4S5
Le Metropolitan Place est un bâtiment en front de mer, à proximité d'Alderney Landing et qui abrite des entreprises de premier plan. Les sorties d'autoroute et le terminal de ferry local sont situés à proximité, et les restaurants et cafés sont facilement accessibles pour le déjeuner.
Huawei Ascend est une famille de processeurs IA conçus pour l'inférence et la formation à haute performance.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un formateur s'adresse aux ingénieurs AI intermédiaires et aux scientifiques des données qui souhaitent développer et optimiser des modèles de réseau neuronal en utilisant la plateforme Ascend de Huawei et l'outil CANN.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer l'environnement de développement CANN.
Développer des applications IA à l'aide de MindSpore et des workflows CloudMatrix.
Optimiser les performances sur les NPUs Ascend en utilisant des opérateurs personnalisés et le tiling.
Déployer des modèles dans des environnements edge ou cloud.
Format de la formation
Cours interactif et discussion.
Utilisation pratique de Huawei Ascend et de l'outil CANN dans des applications d'exemple.
Exercices guidés axés sur la construction, la formation et le déploiement du modèle.
Options de personnalisation de la formation
Pour demander une formation personnalisée basée sur votre infrastructure ou vos jeux de données, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Huawei’s AI stack — from the low-level CANN SDK to the high-level MindSpore framework — offers a tightly integrated AI development and deployment environment optimized for Ascend hardware.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level technical professionals who wish to understand how the CANN and MindSpore components work together to support AI lifecycle management and infrastructure decisions.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand the layered architecture of Huawei’s AI compute stack.
Identify how CANN supports model optimization and hardware-level deployment.
Evaluate the MindSpore framework and toolchain in relation to industry alternatives.
Position Huawei's AI stack within enterprise or cloud/on-prem environments.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Live system demos and case-based walkthroughs.
Optional guided labs on model flow from MindSpore to CANN.
Course Customization Options
To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
The CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) provides powerful deployment and optimization tools for real-time AI applications in computer vision and NLP, especially on Huawei Ascend hardware.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI practitioners who wish to build, deploy, and optimize vision and language models using the CANN SDK for production use cases.
By the end of this training, participants will be able to:
Deploy and optimize CV and NLP models using CANN and AscendCL.
Use CANN tools to convert models and integrate them into live pipelines.
Optimize inference performance for tasks like detection, classification, and sentiment analysis.
Build real-time CV/NLP pipelines for edge or cloud-based deployment scenarios.
Format of the Course
Interactive lecture and demonstration.
Hands-on lab with model deployment and performance profiling.
Live pipeline design using real CV and NLP use cases.
Course Customization Options
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CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) and Apache TVM enable advanced optimization and customization of AI model operators for Huawei Ascend hardware.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level system developers who wish to build, deploy, and tune custom operators for AI models using CANN’s TIK programming model and TVM compiler integration.
By the end of this training, participants will be able to:
Write and test custom AI operators using the TIK DSL for Ascend processors.
Integrate custom ops into the CANN runtime and execution graph.
Use TVM for operator scheduling, auto-tuning, and benchmarking.
Debug and optimize instruction-level performance for custom computation patterns.
Format of the Course
Interactive lecture and demonstration.
Hands-on coding of operators using TIK and TVM pipelines.
Testing and tuning on Ascend hardware or simulators.
Course Customization Options
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CloudMatrix est la plateforme unifiée de développement et déploiement IA de Huawei conçue pour prendre en charge des pipelines d'inférence évolutifs et de production.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un instructeur s'adresse aux professionnels de l'IA débutants à intermédiaires qui souhaitent déployer et surveiller des modèles IA en utilisant la plateforme CloudMatrix avec une intégration CANN et MindSpore.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Utiliser CloudMatrix pour l'emballage, le déploiement et le service des modèles.
Convertir et optimiser des modèles pour les puces Ascend.
Mettre en place des pipelines pour des tâches d'inférence en temps réel et par lots.
Surveiller les déploiements et ajuster les performances dans un environnement de production.
Format du cours
Cours interactif et discussion.
Utilisation pratique de CloudMatrix avec des scénarios de déploiement réels.
Exercices guidés axés sur la conversion, l'optimisation et l'échelle.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours basée sur votre infrastructure IA ou environnement cloud, veuillez nous contacter pour en faire la demande.
Huawei's Ascend CANN toolkit enables powerful AI inference on edge devices such as the Ascend 310. CANN provides essential tools for compiling, optimizing, and deploying models where compute and memory are constrained.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers and integrators who wish to deploy and optimize models on Ascend edge devices using the CANN toolchain.
By the end of this training, participants will be able to:
Prepare and convert AI models for Ascend 310 using CANN tools.
Build lightweight inference pipelines using MindSpore Lite and AscendCL.
Optimize model performance for limited compute and memory environments.
Deploy and monitor AI applications in real-world edge use cases.
Format of the Course
Interactive lecture and demonstration.
Hands-on lab work with edge-specific models and scenarios.
Live deployment examples on virtual or physical edge hardware.
Course Customization Options
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CANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI computing toolkit used to compile, optimize, and deploy AI models on Ascend AI processors.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level AI developers who wish to understand how CANN fits into the model lifecycle from training to deployment, and how it works with frameworks like MindSpore, TensorFlow, and PyTorch.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand the purpose and architecture of the CANN toolkit.
Set up a development environment with CANN and MindSpore.
Convert and deploy a simple AI model to Ascend hardware.
Gain foundational knowledge for future CANN optimization or integration projects.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Hands-on labs with simple model deployment.
Step-by-step walkthrough of the CANN toolchain and integration points.
Course Customization Options
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Ascend, Biren et Cambricon sont des plateformes de matériel IA leaders en Chine, chacune offrant des outils uniques d'accélération et de profilage pour les charges de travail AI à l'échelle de production.
Cette formation en direct dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs高级AI基础设施和性能工程师，他们希望在多个中国AI芯片平台上优化模型推理和训练工作流。
CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI compute foundation that allows developers to fine-tune and optimize the performance of deployed neural networks on Ascend AI processors.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI developers and system engineers who wish to optimize inference performance using CANN’s advanced toolset, including the Graph Engine, TIK, and custom operator development.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand CANN's runtime architecture and performance lifecycle.
Use profiling tools and Graph Engine for performance analysis and optimization.
Create and optimize custom operators using TIK and TVM.
Resolve memory bottlenecks and improve model throughput.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Hands-on labs with real-time profiling and operator tuning.
Optimization exercises using edge-case deployment examples.
Course Customization Options
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Les architectures chinoises GPU telles que Huawei Ascend, Biren et Cambricon MLUs offrent des alternatives à CUDA adaptées aux marchés locaux de l'IA et du calcul haute performance.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux programmeurs avancés GPU et aux spécialistes d'infrastructure qui souhaitent migrer et optimiser des applications CUDA existantes pour leur déploiement sur des plateformes matérielles chinoises.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Évaluer la compatibilité des charges de travail CUDA existantes avec les alternatives à base de puces chinoises.
Migrer des bases de code CUDA vers Huawei CANN, Biren SDK et environnements Cambricon BANGPy.
Comparer les performances et identifier les points d'optimisation sur différents plateformes.
Aborder les défis pratiques du support inter-architecture et du déploiement.
Format de la formation
Cours interactif et discussion.
Laboratoires pratiques de traduction de code et de comparaison des performances.
Exercices guidés axés sur les stratégies d'adaptation multi-GPU.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée basée sur votre plateforme ou projet CUDA, veuillez nous contacter pour organiser cela.
CANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI compute stack for deploying and optimizing AI models on Ascend AI processors.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers and engineers who wish to deploy trained AI models efficiently to Huawei Ascend hardware using the CANN toolkit and tools such as MindSpore, TensorFlow, or PyTorch.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand the CANN architecture and its role in the AI deployment pipeline.
Convert and adapt models from popular frameworks to Ascend-compatible formats.
Use tools like ATC, OM model conversion, and MindSpore for edge and cloud inference.
Diagnose deployment issues and optimize performance on Ascend hardware.
Format of the Course
Interactive lecture and demonstration.
Hands-on lab work using CANN tools and Ascend simulators or devices.
Practical deployment scenarios based on real-world AI models.
Course Customization Options
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