대한민국 CANN 과정

Huawei Ascend은 고성능 추론과 훈련을 위해 설계된 AI 프로세서 제품군입니다.

이 지도자 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 중급 AI 엔지니어와 데이터 과학자를 대상으로 Huawei의 Ascend 플랫폼과 CANN 도구킷을 사용하여 신경망 모델을 개발하고 최적화하는 방법을 배우는 데 목적이 있습니다.

이 교육이 끝날 때 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• CANN 개발 환경을 설정하고 구성합니다.
• MindSpore와 CloudMatrix 워크플로를 사용하여 AI 애플리케이션을 개발합니다.
• 사용자 정의 연산자와 타일링을 사용하여 Ascend NPU에서 성능을 최적화합니다.
• 모델을 엣지 또는 클라우드 환경에 배포합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의와 토론.
• 샘플 애플리케이션에서 Huawei Ascend과 CANN 도구킷을 실습합니다.
• 모델 구축, 훈련, 배포에 중점을 둔 안내된 연습.

강의 커스터마이징 옵션

• 인프라 또는 데이터셋에 기반한 이 강의의 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 조정해 주세요.

화웨이의 AI 스택은 CANN SDK부터 MindSpore 프레임워크까지 Ascend 하드웨어에 최적화된 AI 개발 및 배포 환경을 제공합니다.

이 강사는 초보자에서 중급 수준의 기술 전문가들을 대상으로, CANN과 MindSpore 구성 요소가 AI 라이프사이클 관리와 인프라 결정 지원을 어떻게 통합하는지 이해하는 데 중점을 둡니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 화웨이의 AI 계산 스택의 계층형 아키텍처를 이해합니다.
• CANN이 모델 최적화와 하드웨어 수준의 배포를 어떻게 지원하는지 확인합니다.
• MindSpore 프레임워크와 도구 체인을 업계 대안과 비교하여 평가합니다.
• 화웨이의 AI 스택을 기업 또는 클라우드/온프레미스 환경에 배치합니다.

수업 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 라이브 시스템 데모 및 사례 기반 워크스루.
• MindSpore에서 CANN로의 모델 흐름에 대한 선택적 안내형 실습.

수업 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형 교육으로 요청하려면, 연락 주시기 바랍니다.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks)는 컴퓨터 비전과 NLP에서 실시간 AI 애플리케이션을 배포하고 최적화하는 강력한 도구를 제공합니다. 특히 화웨이 Ascend 하드웨어에서 사용할 때 효과적입니다.

이 트레이닝은 중급 AI 전문가들을 대상으로 하며, 실제 사용 사례를 위해 CANN SDK를 사용하여 비전 및 언어 모델을 구축, 배포, 최적화하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 트레이닝이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• CANN과 AscendCL을 사용하여 CV와 NLP 모델을 배포하고 최적화합니다.
• CANN 도구를 사용하여 모델을 변환하고 실시간 파이프라인에 통합합니다.
• 검출, 분류, 감정 분석과 같은 작업의 추론 성능을 최적화합니다.
• 엣지 또는 클라우드 기반 배포 시나리오에서 실시간 CV/NLP 파이프라인을 구축합니다.

강의 형식

• 상호작용 강연과 데모.
• 모델 배포 및 성능 프로파일링 실습.
• 실제 CV와 NLP 사용 사례를 활용한 실시간 파이프라인 설계.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 문의해 주세요.

CANN TIK (텐서 명령어 커널) 및 Apache TVM은 AI 모델 연산자의 고급 최적화 및 사용자 정의를 위한 Huawei Ascend 하드웨어를 가능하게 합니다.

이 강사는 시스템 개발자들이 CANN의 TIK 프로그래밍 모델과 TVM 컴파일러 통합을 사용하여 AI 모델의 사용자 정의 연산자를 구축, 배포 및 튜닝할 수 있도록 합니다.

이 강좌를 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• TIK DSL을 사용하여 Ascend 프로세서용 사용자 정의 AI 연산자를 작성하고 테스트합니다.
• 사용자 정의 연산자를 CANN 런타임과 실행 그래프에 통합합니다.
• TVM을 사용하여 연산자 일정 조정, 자동 튜닝 및 벤치마킹을 수행합니다.
• 사용자 정의 계산 패턴에 대한 명령어 수준 성능을 디버깅하고 최적화합니다.

강좌 형식

• 상호작용식 강의 및 데모.
• TIK 및 TVM 파이프라인을 사용하여 연산자를 코딩하는 실습.
• Ascend 하드웨어 또는 시뮬레이터에서 테스트 및 튜닝.

강좌 사용자 정의 옵션

• 이 강좌의 사용자 정의 교육을 요청하려면, 문의하여 조정하세요.

화웨이의 Ascend CANN 툴킷은 Ascend 310과 같은 엣지 디바이스에서 강력한 AI 추론을 가능하게 합니다. CANN는 컴퓨팅과 메모리가 제한된 환경에서 모델을 컴파일, 최적화하고 배포할 수 있는 필수 도구를 제공합니다.

이 강사는 중급 AI 개발자 및 통합자를 대상으로, Ascend 엣지 디바이스에서 CANN 툴체인을 사용하여 모델을 배포하고 최적화하는 방법을 배울 수 있는 온라인 또는 현장 실습 수업을 제공합니다.

이 수업을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• CANN 도구를 사용하여 Ascend 310용 AI 모델을 준비하고 변환합니다.
• MindSpore Lite와 AscendCL을 사용하여 가벼운 추론 파이프라인을 구축합니다.
• 제한된 컴퓨팅 및 메모리 환경에서 모델 성능을 최적화합니다.
• 실제 엣지 사용 사례에서 AI 애플리케이션을 배포하고 모니터링합니다.

강좌 형식

• 상호작용 강의와 시연.
• 엣지 특화 모델과 시나리오를 위한 실습 작업.
• 가상 또는 물리적 엣지 하드웨어에 대한 실시간 배포 예시.

강좌 커스터마이징 옵션

• 이 강좌를 커스터마이징하려면, 커스터마이징을 요청하려면 문의하여 주십시오.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks)은 Ascend AI 프로세서에서 AI 모델을 컴파일, 최적화 및 배포하기 위해 사용되는 화웨이의 AI 컴퓨팅 툴킷입니다.

이 강사는 초보 AI 개발자가 CANN가 학습부터 배포까지의 모델 라이프사이클에 어떻게 맞는지 이해하고, MindSpore, TensorFlow, 그리고 PyTorch와 같은 프레임워크와 어떻게 작동하는지 알 수 있도록 온라인 또는 현장 강의를 진행합니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• CANN 툴킷의 목적과 구조를 이해합니다.
• CANN와 MindSpore로 개발 환경을 설정합니다.
• 간단한 AI 모델을 Ascend 하드웨어에 변환하고 배포합니다.
• 향후 CANN 최적화 또는 통합 프로젝트에 대한 기초 지식을 습득합니다.

코스 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 간단한 모델 배포를 위한 실습.
• CANN 툴체인과 통합 포인트에 대한 단계별 설명.

코스 커스터마이징 옵션

• 이 코스의 맞춤형 교육을 요청하려면, 커스터마이징을 위해 문의하세요.

CANN SDK (Neural Networks 계산 아키텍처용)는 Ascend AI 프로세서에서 배포된 신경망의 성능을 미세 조정하고 최적화할 수 있도록 개발자에게 AI 계산 기반을 제공하는 화웨이의 솔루션입니다.

이 인스트럭터 리드 라이브 트레이닝(온라인 또는 오프라인)은 CANN의 고급 도구 세트를 사용하여 추론 성능을 최적화하고자 하는 고급 수준의 AI 개발자와 시스템 엔지니어를 대상으로 합니다. Graph Engine, TIK 및 사용자 정의 오퍼레이터 개발을 포함합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• CANN의 런타임 아키텍처와 성능 라이프사이클을 이해합니다.
• 성능 분석 및 최적화를 위해 프로파일링 도구와 Graph Engine을 사용합니다.
• TIK와 TVM을 사용하여 사용자 정의 오퍼레이터를 생성하고 최적화합니다.
• 메모리 병목 현상을 해결하고 모델 처리량을 개선합니다.

코스 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 실시간 프로파일링 및 오퍼레이터 조정 실습.
• 엣지 케이스 배포 예제를 사용하여 최적화 연습.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 연락 주세요.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks)는 Ascend AI 프로세서에서 AI 모델을 배포하고 최적화하기 위한 화웨이의 AI 계산 스택입니다.

이 강사는 중급 AI 개발자 및 엔지니어를 대상으로 합니다. 그들은 CANN 툴킷과 MindSpore, TensorFlow, 또는 PyTorch와 같은 도구를 사용하여 학습된 AI 모델을 Huawei Ascend 하드웨어에 효율적으로 배포하기를 원합니다.

이 훈련을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있습니다.

• CANN 아키텍처와 AI 배포 파이프라인에서 그 역할을 이해합니다.
• 인기 프레임워크에서 모델을 Ascend 호환 형식으로 변환하고 적응합니다.
• ATC, OM 모델 변환, MindSpore와 같은 도구를 사용하여 엣지 및 클라우드 추론에 사용합니다.
• 배포 문제를 진단하고 Ascend 하드웨어에서 성능을 최적화합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 데모
• CANN 도구 및 Ascend 시뮬레이터 또는 장치를 사용하는 실습 랩 작업
• 실제 세계의 AI 모델에 기반한 실용적인 배포 시나리오

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락 주시기 바랍니다.