Course Outline

Ascend 플랫폼 소개

  • Ascend 아키텍처 및 생태계 개요
  • MindSpore 및 CANN 개요
  • 사용 사례 및 산업 관련성

개발 환경 설정

  • CANN 도구 키트 및 MindSpore 설치
  • ModelArts 및 CloudMatrix을 프로젝트 오케스트레이션에 사용
  • 샘플 모델을 사용하여 환경 테스트

MindSpore로 모델 개발

  • MindSpore에서 모델 정의 및 학습
  • 데이터 파이프라인 및 데이터셋 포맷팅
  • Ascend 호환 형식으로 모델 내보내기

Ascend에서의 성능 최적화

  • 연산자 결합 및 사용자 지정 커널
  • 타일링 전략 및 AI 코어 스케줄링
  • 벤치마킹 및 프로파일링 도구

배포 전략

  • 에지 대 클라우드 배포의 장단점
  • MindX SDK를 배포에 사용
  • CloudMatrix 워크플로우와 통합

디버깅 및 모니터링

  • 프로파일러 및 AiD를 추적에 사용
  • 런타임 실패 디버깅
  • 자원 사용량 및 처리량 모니터링

사례 연구 및 실험실 통합

  • MindSpore를 사용하여 전체 파이프라인 개발
  • 실습: Ascend에서 모델 구축, 최적화 및 배포
  • 다른 플랫폼과의 성능 비교

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 신경망과 AI 워크플로에 대한 이해
  • Python 프로그래밍 경험
  • 모델 학습 및 배포 파이프라인에 대한 익숙함

대상

  • AI 엔지니어
  • 화웨이 AI 스택을 사용하는 데이터 과학자
  • Ascend 및 MindSpore를 사용하는 ML 개발자
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

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