CANN TIK 및 TVM을 활용한 맞춤형 AI 연산자 개발 교육 과정

화웨이 Ascend는 고성능 추론 및 학습에 최적화된 AI 프로세서 제품군입니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 지도하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 현장에서 진행됩니다. 이 과정은 화웨이의 Ascend 플랫폼과 CANN 툴킷을 활용해 신경망 모델을 개발하고 최적화하고자 하는 중급 수준의 AI 엔지니어 및 데이터 사이언티스트를 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• CANN 개발 환경을 설정하고 구성할 수 있습니다.
• MindSpore와 CloudMatrix 워크플로우를 이용해 AI 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
• 사용자 정의 연산자 및 타일링 기법을 활용해 Ascend NPU에서 성능을 최적화할 수 있습니다.
• 학습된 모델을 엣지 환경이나 클라우드에 배포할 수 있습니다.

교육 형식

• 상호작용형 강의 및 토론 방식입니다.
• 실제 예제 애플리케이션을 통해 화웨이 Ascend와 CANN 툴킷을 직접 사용해 보게 됩니다.
• 모델 설계, 학습 및 배포 과정에 중점을 둔 실습 연습도 포함됩니다.

과정 맞춤형 구성 옵션

• 고객의 인프라 환경이나 데이터셋에 맞게 교육 내용을 조정하고자 할 경우, 문의해 주시면 별도로 협의드리겠습니다.

CANN(Compute Architecture for Neural Networks)은 화웨이에서 제공하는 AI 컴퓨팅 스택으로, Ascend AI 프로세서상에 AI 모델을 효과적으로 배포하고 최적화하기 위해 사용됩니다.

이 실시간 강의식 교육 과정(온라인 또는 오프라인)은 중급 수준의 AI 개발자와 엔지니어를 대상으로 하며, CANN 툴킷과 MindSpore, TensorFlow, PyTorch와 같은 프레임워크를 활용해 훈련된 AI 모델을 Huawei Ascend 하드웨어에 효율적으로 배포하는 방법을 다룹니다.

본 교육 과정을 수료하면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• CANN의 아키텍처 및 AI 모델 배포 파이프라인에서의 역할 이해
• 다양한 프레임워크 기반의 모델을 Ascend 호환 형식으로 변환 및 조정하기
• ATC, OM 모델 변환 툴 및 MindSpore와 같은 도구를 활용해 엣지 및 클라우드 환경에서 추론 수행하기
• Ascend 하드웨어상에서의 배포 문제 진단 및 성능 최적화 방법 습득

교육 방식

• 상호작용형 강의 및 실시간 데모 시연
• CANN 도구와 Ascend 시뮬레이터 또는 실제 장비를 활용한 실습 중심 수업
• 실제 AI 모델을 기반으로 한 배포 시나리오 학습

과정 맞춤형 설정 옵션

• 본 과정을 기업 환경에 맞게 커스터마이징하려면 문의해 주시기 바랍니다.

CANN(Compute Architecture for Neural Networks)은 화웨이에서 제공하는 AI 컴퓨팅 툴킷으로, Ascend AI 프로세서상에 AI 모델을 컴파일하고 최적화하며 배포하는 데 사용됩니다.

본 강좌는 실시간 강사 지도 하에 진행되는 온라인 또는 오프라인 교육 과정으로, 초급 수준의 AI 개발자들을 대상으로 합니다. 참가자들은 CANN이 모델 훈련부터 배포까지의 전체 생명주기에서 어떤 역할을 하는지, 그리고 MindSpore, TensorFlow, PyTorch와 같은 프레임워크들과 어떻게 연동되는지를 학습하게 됩니다.

교육 종료 시점에 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• CANN 툴킷의 목적 및 아키텍처를 이해합니다.
• CANN 및 MindSpore 환경을 구축할 수 있습니다.
• 간단한 AI 모델을 Ascend 하드웨어에 변환하고 배포할 수 있습니다.
• 향후 CANN 최적화나 통합 작업을 위한 기초 지식을 습득합니다.

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 간단한 모델 배포 실습을 포함한 핸즈온 연습
• CANN 툴체인과 프레임워크 통합 지점에 대한 단계별 설명

강좌 커스터마이징 옵션

• 본 강좌를 고객 맞춤형으로 진행하고자 하시는 경우, 문의해 주시면 일정을 조율해 드립니다.

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.