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课程大纲
华为AI生态系统简介
- Ascend AI硬件：310、910和910B概述
- 高层组件：MindSpore、CANN、AscendCL
- 行业定位和架构原则
CANN在华为AI技术栈中的作用
- 什么是CANN？SDK用途和内部层次
- ATC、TBE和AscendCL：编译和执行模型
- CANN如何支持推理优化和部署
MindSpore概述与架构
- MindSpore中的训练和推理工作流
- 图模式、PyNative和硬件抽象
- 通过CANN后端与Ascend NPU集成
Ascend上的AI生命周期：从训练到部署
- 在MindSpore中创建模型或从其他框架转换
- 使用ATC导出和编译模型
- 使用OM模型和AscendCL在Ascend硬件上部署
与其他AI技术栈的对比
- MindSpore与PyTorch、TensorFlow：重点和定位
- Ascend与GPU技术栈的部署工作流
- 企业使用的机会和限制
企业集成场景
- 智能制造、政府AI和电信领域的用例
- 可扩展性、合规性和生态系统考量
- 使用华为技术栈的云/本地混合部署
总结与后续步骤
要求
- 熟悉AI工作流或平台架构
- 基本了解模型训练和部署
- 无需CANN或MindSpore的实操经验
目标受众
- AI平台评估人员和基础设施架构师
- AI/ML运维和流水线集成人员
- 技术经理和决策者
14 小时
