感谢您发送咨询!我们的团队成员将很快与您联系。
感谢您发送预订!我们的团队成员将很快与您联系。
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
- 行业定位与架构原则
CANN在华为AI堆栈中的角色
- 什么是CANN?SDK目的与内部层次
- ATC、TBE和AscendCL:模型编译与执行
- CANN如何支持推理优化与部署
MindSpore概述与架构
- MindSpore中的训练与推理工作流程
- 图模式、PyNative与硬件抽象
- 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堆栈的比较
- MindSpore与PyTorch、TensorFlow:焦点与定位
- Ascend与GPU堆栈的部署工作流程
- 企业使用的机会与限制
企业集成场景
- 智能制造、政府AI与电信中的用例
- 可扩展性、合规性与生态系统考量
- 使用华为堆栈的云/本地混合部署
总结与下一步
要求
- 熟悉AI工作流程或平台架构
- 对模型训练和部署有基本了解
- 无需具备CANN或MindSpore的实践经验
受众
- AI平台评估师和基础设施架构师
- AI/ML DevOps和管道集成师
- 技术经理和决策者
14 小时