AI 프레임워크 개발자를 위한 CANN 입문 교육 과정

화웨이의 Ascend CANN 툴킷은 Ascend 310과 같은 엣지 디바이스에서 강력한 AI 추론 기능을 구현할 수 있도록 지원합니다. 계산 능력과 메모리가 제한적인 환경에서도 모델 컴파일, 최적화 및 배포를 위한 필수 도구들을 제공합니다.

본 강의는 강사가 직접 진행하는 라이브 교육으로서 온라인 또는 현장에서 실시되며, CANN 툴체인을 활용해 Ascend 엣지 디바이스에 모델을 배포하고 최적화하려는 중급 수준의 AI 개발자 및 시스템 통합 담당자를 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• CANN 툴을 이용해 Ascend 310용 AI 모델을 준비 및 변환할 수 있습니다.
• MindSpore Lite와 AscendCL을 활용해 경량화된 추론 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
• 연산 및 메모리 자원이 제한적인 환경에서 모델 성능을 최적화할 수 있습니다.
• 실제 엣지 환경에서 AI 애플리케이션을 배포하고 모니터링할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 시연
• 엣지 환경에 특화된 모델과 시나리오를 활용한 실습
• 가상 또는 물리적 엣지 하드웨어에서의 실시간 배포 예제

강의 맞춤형 설정 옵션

• 본 과정에 대한 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 문의해 주시면 일정을 조율해 드립니다.

화웨이의 AI 스택은 하위 레벨의 CANN SDK부터 상위 레벨의 MindSpore 프레임워크에 이르기까지, Ascend 하드웨어 환경에 최적화된 통합형 AI 개발 및 배포 솔루션을 제공합니다.

본 강좌는 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 실시간 교육 과정으로, CANN과 MindSpore가 어떻게 연동되어 AI 라이프사이클 관리와 인프라 설계를 지원하는지 배우고자 하는 초급 및 중급 수준의 기술 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌 종료 시 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 화웨이 AI 컴퓨팅 스택의 계층적 아키텍처를 이해할 수 있습니다.
• CANN이 모델 최적화 및 하드웨어 단계에서의 배포에 어떻게 기여하는지 파악할 수 있습니다.
• 산업계의 다른 프레임워크들과 비교하여 MindSpore와 관련 툴체인을 평가할 수 있습니다.
• 기업 환경이나 클라우드/온프레미스 인프라에서 화웨이 AI 스택을 적용하는 방안을 제시할 수 있습니다.

강좌 진행 방식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 실시간 시스템 시연과 사례 기반 설명
• MindSpore에서 CANN으로 이어지는 모델 처리 과정을 직접 체험해볼 수 있는 선택형 실습도 제공됩니다.

강좌 맞춤형 설정 옵션

• 본 강좌에 대한 맞춤형 교육이 필요하시면 저희에게 연락하여 일정을 협의해 주십시오.

CANN SDK(Neural Networks용 컴퓨팅 아키텍처)는 화웨이가 제공하는 AI 컴퓨팅 기반 솔루션으로, 개발자들이 Ascend AI 프로세서에서 구동되는 신경망 모델의 성능을 세밀하게 조정하고 최적화할 수 있도록 지원합니다.

본 교육 과정은 온라인 또는 오프라인 방식으로 진행되며, Graph Engine, TIK 및 커스텀 연산자 개발 등 CANN의 고급 도구들을 활용해 추론 성능을 향상시키고자 하는 상급 수준의 AI 개발자 및 시스템 엔지니어를 대상으로 합니다.

교육 종료 후 참가자들은 다음 역량을 습득하게 됩니다:

• CANN의 런타임 아키텍처 및 성능 관리 주기에 대한 이해
• 프로파일링 도구와 Graph Engine을 활용한 성능 분석 및 최적화 실습
• TIK 및 TVM을 이용해 커스텀 연산자를 설계하고 최적화하는 방법
• 메모리 병목 현상을 해결하여 모델 처리 속도를 향상시키는 기술

교육 방식

• 상호작용형 강의와 토론 활용
• 실시간 프로파일링 및 연산자 튜닝이 포함된 실습 위주 과정
• 엣지 환경에서의 배포 사례를 기반으로 한 최적화 훈련

교육 맞춤형 서비스

• 본 과정에 대한 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 요청 시 조율해드립니다.

CANN SDK(신경망용 컴퓨팅 아키텍처)는 특히 화웨이 Ascend 하드웨어 환경에서 컴퓨터 비전 및 NLP 분야의 실시간 AI 애플리케이션을 구축하고 최적화하기 위한 강력한 도구를 제공합니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 라이브 강좌(온라인 또는 오프라인)로, CANN SDK를 활용해 실제 비즈니스 환경에서 시각 및 언어 모델을 구축·배포·최적화하고자 하는 중급 수준의 AI 전문가들을 대상으로 합니다.

교육이 끝날 때까지 참가자들은 다음과 같은 역량을 습득하게 됩니다:

• CANN 및 AscendCL를 활용해 컴퓨터 비전 및 NLP 모델을 배포하고 최적화할 수 있습니다.
• CANN 도구를 이용해 모델을 변환한 후 실제 운영 파이프라인에 통합할 수 있습니다.
• 물체 감지, 분류, 감성 분석 등의 작업에서 추론 성능을 최적화할 수 있습니다.
• 엣지 환경이나 클라우드 기반 시나리오에서 실시간 컴퓨터 비전/NLP 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

교육 방식

• 상호작용형 강의 및 시연이 진행됩니다.
• 모델 배포 및 성능 분석 실습도 병행됩니다.
• 실제 컴퓨터 비전/NLP 활용 사례를 기반으로 파이프라인 설계 연습도 이루어집니다.

맞춤형 교육 요청 방법

• 본 과정에 맞는 맞춤형 교육을 원하시면 문의해주시기 바랍니다.

CANN TIK(Tensor Instruction Kernel)와 Apache TVM은 화웨이 Ascend 하드웨어를 위한 AI 모델 연산자의 최적화 및 커스터마이징을 가능하게 합니다.

본 교육 과정은 온라인 또는 현장에서 진행되며, CANN의 TIK 프로그래밍 모델과 TVM 컴파일러 통합 기능을 활용하여 AI 모델용 맞춤형 연산자를 구축·배포·튜닝하고자 하는 고급 수준의 시스템 개발자를 대상으로 합니다.

교육 종료 후 참가자는 다음 역량을 습득하게 됩니다:

• Ascend 프로세서용 TIK DSL을 활용하여 맞춤형 AI 연산자를 작성하고 테스트하기
• 커스텀 연산자를 CANN 런타임 및 실행 그래프에 통합시키기
• TVM을 활용하여 연산자 스케줄링, 자동 튜닝 및 벤치마킹 수행하기
• 특정 계산 패턴에 최적화된 성능을 얻기 위해 명령어 레벨에서 디버깅 및 최적화 실시하기

교육 형식

• 참여형 강의 및 시연
• TIK와 TVM 파이프라인을 활용한 실습 중심의 연산자 코딩
• Ascend 하드웨어 또는 시뮬레이터 환경에서 테스트 및 성능 튜닝

교육 과정 커스터마이징 옵션

• 본 교육 과정을 개인 또는 기업의 요구사항에 맞게 커스터마이징하고자 하시는 경우, 연락주시면 협의드리겠습니다.