Liên hệ với chúng tôi

Đề cương khóa học

Giới thiệu Nền tảng Huawei Ascend

  • Tổng quan về kiến trúc và hệ sinh thái Ascend
  • Tổng quan về MindSpore và CANN
  • Các trường hợp sử dụng và tính liên quan trong ngành

Thiết lập Môi trường Phát triển

  • Cài đặt bộ công cụ CANN và MindSpore
  • Sử dụng ModelArts và CloudMatrix cho việc điều phối dự án
  • Kiểm tra môi trường với các mô hình mẫu

Phát triển Mô hình với MindSpore

  • Định nghĩa và huấn luyện mô hình trong MindSpore
  • Các tuyến đường dữ liệu (data pipelines) và định dạng bộ dữ liệu
  • Xuất mô hình sang định dạng tương thích với Ascend

Tối ưu hóa Hiệu năng trên Ascend

  • Gộp toán tử (operator fusion) và các nhân (kernel) tùy chỉnh
  • Chiến lược tiling và lịch trình AI Core
  • Công cụ đo lường (benchmarking) và phân tích hồ sơ (profiling)

Chiến lược Triển khai

  • Cân nhắc lợi thế - bất lợi giữa triển khai biên và đám mây
  • Sử dụng MindX SDK để triển khai
  • Tích hợp với các luồng công việc CloudMatrix

Gỡ lỗi và Giám sát

  • Sử dụng Profiler và AiD để truy vết (tracing)
  • Gỡ lỗi các sự cố lúc chạy (runtime)
  • Giám sát việc sử dụng tài nguyên và thông lượng

Nghiên cứu Case study và Tích hợp Lab

  • Phát triển quy trình đầy đủ (full pipeline) sử dụng MindSpore
  • Lab: Xây dựng, tối ưu hóa và triển khai một mô hình trên Ascend
  • So sánh hiệu năng với các nền tảng khác

Tóm tắt và Các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về mạng nơ-ron và các luồng công việc AI
  • Kinh nghiệm lập trình Python
  • Thành thạo các quy trình huấn luyện và triển khai mô hình

Đối tượng mục tiêu

  • Kỹ sư AI
  • Nhà khoa học dữ liệu làm việc với hệ thống AI của Huawei
  • Lập trình viên ML sử dụng Ascend và MindSpore
 21 Giờ

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Đánh giá (1)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan