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Schulungsübersicht

Einführung in die KI-Ökosysteme von Huawei

  • Ascend-KI-Hardware: Übersicht über 310, 910 und 910B
  • Hochrangige Komponenten: MindSpore, CANN, AscendCL
  • Branchenpositionierung und Architekturprinzipien

Die Rolle von CANN in Huaweis KI-Stack

  • Was ist CANN? SDK-Zweck und interne Schichten
  • ATC, TBE und AscendCL: Kompilieren und Ausführen von Modellen
  • Wie CANN Inferenzoptimierung und Bereitstellung unterstützt

MindSpore-Übersicht und Architektur

  • Trainings- und Inferenzarbeitsabläufe in MindSpore
  • Graphenmodus, PyNative und Hardware-Abstraktion
  • Integration mit Ascend NPU über CANN-Backend

KI-Lebenszyklus auf Ascend: Vom Training zur Bereitstellung

  • Modell erstellen in MindSpore oder Konvertierung aus anderen Frameworks
  • Exportieren und Kompilieren von Modellen mit ATC
  • Bereitstellung auf Ascend-Hardware mit OM-Modellen und AscendCL

Vergleich mit anderen KI-Stacks

  • MindSpore vs. PyTorch, TensorFlow: Fokus und Positionierung
  • Bereitstellungsarbeitsabläufe auf Ascend vs. GPU-basierten Stacks
  • Chancen und Einschränkungen für den Einsatz im Unternehmen

Unternehmensintegrationsszenarien

  • Anwendungsfälle in intelligenter Fertigung, Regierungs-KI und Telekommunikation
  • Skalierbarkeit, Compliance und Ökosystem-Betrachtungen
  • Hybrid-Bereitstellung Cloud/On-Prem unter Nutzung des Huawei-Stacks

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Vertrautheit mit KI-Arbeitsabläufen oder Plattformarchitekturen
  • Grundlegendes Verständnis der Modelltrainings und -bereitstellungen
  • Keine vorherigen praktischen Erfahrungen mit CANN oder MindSpore erforderlich

Zielgruppe

  • KI-Plattformbewertende und Infrastrukturarchitekten
  • KI/ML DevOps- und Pipeline-Integratoren
  • Technologie-Manager und Entscheidungsträger
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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