연락처 정보

코스 개요

화웨이 Ascend 플랫폼 소개

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

개발 환경 설정

  • CANN 툴킷 및 MindSpore 설치
  • 프로젝트 오케스트레이션 위해 ModelArts 및 CloudMatrix 활용
  • 샘플 모델을 사용한 환경 테스트

MindSpore를 통한 모델 개발

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

Ascend 성능 최적화

  • 운영자 퓨전 및 커스텀 커널
  • Tiling 전략 및 AI 코어 스케줄링
  • 벤치마킹 및 프로파일링 도구

배포 전략

  • 엣지 대 클라우드 배포 트레이드오프
  • 배포를 위한 MindX SDK 사용
  • CloudMatrix 워크플로우와의 통합

디버깅 및 모니터링

  • Profiler 및 AiD를 활용한 트레이싱
  • 런타임 실패 디버깅
  • 리소스 사용량 및 처리량 모니터링

사례 연구 및 랩 통합

  • MindSpore를 활용한 전체 파이프라인 개발
  • 랩: Ascend에서 모델 구축, 최적화 및 배포
  • 기타 플랫폼과의 성능 비교

요약 및 다음 단계

요건

  • 신경망 및 AI 워크플로우에 대한 이해
  • Python 프로그래밍 경험
  • 모델 학습 및 배포 파이프라인에 대한 친숙함

대상 독자

  • AI 엔지니어
  • 화웨이 AI 스택을 다루는 데이터 사이언티스트
  • Ascend 및 MindSpore를 사용하는 ML 개발자
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (1)

예정된 코스

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