Computer Graphics Training in Việt Nam

Huawei Ascend là một gia đình chip AI được thiết kế cho việc suy diễn và đào tạo với hiệu suất cao.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các kỹ sư AI trung cấp và nhà khoa học dữ liệu muốn phát triển và tối ưu hóa mô hình mạng nơron sử dụng nền tảng Ascend của Huawei và bộ công cụ CANN.

Đến cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình môi trường phát triển CANN.
• Phát triển ứng dụng AI bằng MindSpore và quy trình làm việc của CloudMatrix.
• Tối ưu hóa hiệu suất trên Ascend NPUs bằng các toán tử tùy chỉnh và tiling.
• Triển khai mô hình vào môi trường cạnh hoặc đám mây.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Sử dụng thực hành Huawei Ascend và bộ công cụ CANN trong các ứng dụng mẫu.
• Luyện tập có hướng dẫn về xây dựng mô hình, đào tạo và triển khai.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh dựa trên hạ tầng hoặc tập dữ liệu của bạn, xin vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Túi AI của Huawei — từ SDK cấp thấp CANN đến framework cấp cao MindSpore — cung cấp một môi trường phát triển và triển khai AI được tích hợp chặt chẽ và tối ưu cho phần cứng Ascend.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các chuyên gia kỹ thuật từ trình độ đầu tiên đến trung cấp muốn hiểu cách các thành phần CANN và MindSpore hoạt động cùng nhau để hỗ trợ quản lý vòng đời AI và quyết định về cơ sở hạ tầng.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu kiến trúc lớp của túi tính toán AI của Huawei.
• Xác định cách CANN hỗ trợ tối ưu hóa mô hình và triển khai cấp phần cứng.
• Đánh giá framework và công cụ MindSpore so với các giải pháp trong ngành.
• Định vị túi AI của Huawei trong môi trường doanh nghiệp hoặc cloud/on-prem.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Demo hệ thống trực tiếp và hướng dẫn dựa trên trường hợp thực tế.
• Lab được hướng dẫn tùy chọn về luồng mô hình từ MindSpore đến CANN.

Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, xin vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn sử dụng OpenACC để lập trình cho các thiết bị dị nhất và khai thác tính song song của chúng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển OpenACC.
• Viết và chạy một chương trình OpenACC cơ bản.
• Chú thích mã bằng các chỉ thị và mệnh đề OpenACC.
• Sử dụng OpenACC API và thư viện.
• Phân tích hiệu năng, gỡ lỗi và tối ưu hóa các chương trình OpenACC.

SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) cung cấp các công cụ triển khai và tối ưu hóa mạnh mẽ cho ứng dụng AI thời gian thực trong xử lý hình ảnh máy tính và NLP, đặc biệt trên phần cứng Huawei Ascend.

Khóa học huấn luyện trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế cho các chuyên gia AI cấp trung muốn xây dựng, triển khai và tối ưu hóa mô hình thị giác và ngôn ngữ sử dụng SDK CANN cho các trường hợp sử dụng sản xuất.

Tại kết thúc khóa học này, người tham dự sẽ có khả năng:

• Triển khai và tối ưu hóa mô hình CV và NLP sử dụng CANN và AscendCL.
• Sử dụng các công cụ của CANN để chuyển đổi mô hình và tích hợp chúng vào luồng làm việc trực tiếp.
• Tối ưu hóa hiệu suất dự đoán cho các tác vụ như phát hiện, phân loại và phân tích cảm xúc.
• Xây dựng các luồng CV/NLP thời gian thực cho các trường hợp triển khai tại mép hoặc dựa trên đám mây.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và trình diễn.
• Thao tác thực hành với việc triển khai mô hình và phân tích hiệu suất.
• Thiết kế luồng trực tiếp sử dụng các trường hợp sử dụng CV và NLP thực tế.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, xin vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn học các kiến thức cơ bản về lập trình GPU và các framework và công cụ chính để phát triển ứng dụng GPU.

• Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
  Hiểu sự khác biệt giữa CPU và lập trình GPU cũng như những lợi ích và thách thức của lập trình GPU.
• Chọn framework và công cụ phù hợp cho ứng dụng GPU của họ.
• Tạo một chương trình GPU cơ bản thực hiện phép cộng vector bằng một hoặc nhiều framework và công cụ.
• Sử dụng các API, ngôn ngữ và thư viện tương ứng để truy vấn thông tin thiết bị, cấp phát và giải phóng bộ nhớ thiết bị, sao chép dữ liệu giữa host và thiết bị, khởi chạy kernel và đồng bộ hóa luồng.
• Sử dụng các không gian bộ nhớ tương ứng, chẳng hạn như global, local, constant và private, để tối ưu hóa việc truyền dữ liệu và truy cập bộ nhớ.
• Sử dụng các mô hình thực thi tương ứng, chẳng hạn như work-items, work-groups, threads, blocks và grids, để kiểm soát tính song song.
• Gỡ lỗi và kiểm tra các chương trình GPU bằng các công cụ như CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK và NVIDIA Nsight.
• Tối ưu hóa các chương trình GPU bằng các kỹ thuật như coalescing, caching, prefetching và profiling.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) và Apache TVM cho phép tối ưu hóa và tùy chỉnh nâng cao các toán tử mô hình AI dành cho Huawei Ascend phần cứng.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các nhà phát triển hệ thống cấp cao muốn xây dựng, triển khai và điều chỉnh các toán tử tùy chỉnh cho mô hình AI bằng cách sử dụng mô hình lập trình TIK của CANN và tích hợp bộ компилятора TVM.

Đến cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Viết và kiểm thử các toán tử AI tùy chỉnh sử dụng DSL TIK cho các bộ xử lý Ascend.
• Tích hợp các toán tử tùy chỉnh vào hệ thống chạy CANN và đồ thị thực thi.
• Sử dụng TVM để lên lịch, tự điều chỉnh và đánh giá hiệu suất của các toán tử.
• Gỡ lỗi và tối ưu hóa hiệu suất mức lệnh cho các mô hình tính toán tùy chỉnh.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và trình diễn.
• Lập trình thực hành các toán tử sử dụng luồng TIK và TVM.
• Kiểm thử và điều chỉnh trên phần cứng Ascend hoặc mô phỏng.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà phát triển từ trình độ đầu tiên đến trung cấp muốn sử dụng các khung làm việc khác nhau cho lập trình GPU và so sánh tính năng, hiệu suất và tương thích của chúng.

Kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển bao gồm SDK OpenCL, Toolkit CUDA, Platform ROCm, thiết bị hỗ trợ OpenCL, CUDA hoặc ROCm và Visual Studio Code.
• Tạo chương trình cơ bản GPU thực hiện cộng vector bằng cách sử dụng OpenCL, CUDA và ROCm, so sánh cú pháp, cấu trúc và thực thi của từng khung làm việc.
• Sử dụng các API tương ứng để truy vấn thông tin thiết bị, cấp phát và giải phóng bộ nhớ thiết bị, sao chép dữ liệu giữa máy chủ và thiết bị, khởi chạy nhân (kernels) và đồng bộ hóa luồng.
• Sử dụng ngôn ngữ tương ứng để viết các nhân thực thi trên thiết bị và thao tác với dữ liệu.
• Sử dụng các hàm, biến và thư viện có sẵn tương ứng để thực hiện các tác vụ và hoạt động thông thường.
• Sử dụng không gian bộ nhớ tương ứng như toàn cục (global), địa phương (local), hằng số (constant) và riêng tư (private) để tối ưu hóa việc chuyển dữ liệu và truy cập bộ nhớ.
• Sử dụng mô hình thực thi tương ứng để kiểm soát các luồng, khối và lưới xác định sự song song.
• Debugging và thử nghiệm chương trình GPU bằng các công cụ như CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK và NVIDIA Nsight.
• Tối ưu hóa chương trình GPU bằng cách sử dụng các kỹ thuật như kết hợp (coalescing), bộ đệm (caching), dự đoán (prefetching) và phân tích hiệu năng (profiling).

CloudMatrix là nền tảng phát triển và triển khai AI thống nhất của Huawei, thiết kế để hỗ trợ các đường ống dự đoán quy mô lớn và sản xuất.

Khóa học này được giảng dạy trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho chuyên gia AI cấp độ cơ bản đến trung cấp muốn triển khai và giám sát các mô hình AI sử dụng nền tảng CloudMatrix với tích hợp CANN và MindSpore.

Tại cuối khóa học này, người tham dự sẽ có thể:

• Sử dụng CloudMatrix cho đóng gói mô hình, triển khai và dịch vụ.
• Chuyển đổi và tối ưu hóa các mô hình cho chip Ascend.
• Thiết lập đường ống cho tác vụ dự đoán thời gian thực và lô hàng.
• Giám sát triển khai và điều chỉnh hiệu suất trong môi trường sản xuất.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Sử dụng thực tế của CloudMatrix với các kịch bản triển khai thực tế.
• Các bài tập hướng dẫn tập trung vào chuyển đổi, tối ưu hóa và mở rộng.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh dựa trên cơ sở hạ tầng AI hoặc môi trường đám mây của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nghệ sĩ, nhà phát triển trò chơi hoặc người mới bắt đầu hoàn toàn muốn sử dụng Blender để tạo mô hình 3D cho các ứng dụng tương tác, trò chơi điện tử, phim hoạt hình, v.v.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Học cách tạo hoạt ảnh và hiệu ứng hình ảnh với Blender.
• Thêm đường cong, bề mặt, metaballs và các hạt tóc để mô phỏng chuyển động 3D chân thực.
• Giới thiệu về mô hình hóa và hoạt ảnh phi phá hủy.
• Xuất mô hình và tài sản 3D sang công cụ trò chơi, máy in 3D hoặc phần mềm khác.

Bộ công cụ Ascend CANN của Huawei cho phép thực hiện suy luận AI mạnh mẽ trên các thiết bị đầu cuối như Ascend 310. CANN cung cấp các công cụ cần thiết để biên dịch, tối ưu hóa và triển khai mô hình trong môi trường hạn chế về tính toán và bộ nhớ.

Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các nhà phát triển và tích hợp AI có trình độ trung cấp muốn triển khai và tối ưu hóa mô hình trên thiết bị đầu cuối Ascend sử dụng chuỗi công cụ CANN.

Đến hết khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Chuẩn bị và chuyển đổi các mô hình AI cho Ascend 310 bằng các công cụ của CANN.
• Xây dựng cácpipeline suy luận nhẹ nhàng sử dụng MindSpore Lite và AscendCL.
• Tối ưu hóa hiệu suất mô hình cho môi trường hạn chế về tính toán và bộ nhớ.
• Triển khai và theo dõi các ứng dụng AI trong các trường hợp sử dụng thực tế ở đầu cuối.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng tương tác và trình diễn.
• Công việc phòng thí nghiệm thực hành với các mô hình và tình huống cụ thể cho đầu cuối.
• Ví dụ triển khai trực tiếp trên phần cứng đầu cuối ảo hoặc vật lý.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà phát triển ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn cài đặt và sử dụng ROCm trên Windows để lập trình cho các thiết bị AMD GPU và khai thác tính song song của chúng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển bao gồm Nền tảng ROCm, thiết bị AMD GPU và Visual Studio Code trên Windows.
• Tạo một chương trình ROCm cơ bản thực hiện phép cộng vector trên thiết bị GPU và truy xuất kết quả từ bộ nhớ của thiết bị GPU.
• Sử dụng API ROCm để truy vấn thông tin thiết bị, cấp phát và giải phóng bộ nhớ thiết bị, sao chép dữ liệu giữa máy chủ và thiết bị, khởi chạy kernel và đồng bộ hóa luồng.
• Sử dụng ngôn ngữ HIP để viết kernel thực thi trên thiết bị GPU và thao tác dữ liệu.
• Sử dụng các hàm, biến và thư viện tích hợp của HIP để thực hiện các tác vụ và hoạt động phổ biến.
• Sử dụng các không gian bộ nhớ ROCm và HIP, chẳng hạn như toàn cục, chia sẻ, hằng số và cục bộ, để tối ưu hóa việc truyền và truy cập bộ nhớ.
• Sử dụng các mô hình thực thi ROCm và HIP để điều khiển các luồng, khối và lưới xác định tính song song.
• Gỡ lỗi và kiểm tra các chương trình ROCm và HIP bằng các công cụ như ROCm Debugger và ROCm Profiler.
• Tối ưu hóa các chương trình ROCm và HIP bằng các kỹ thuật như hợp nhất, bộ nhớ đệm, truy cập trước và phân tích hiệu năng.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn sử dụng ROCm và HIP để lập trình cho các thiết bị AMD GPU và khai thác tính song song của chúng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển bao gồm Nền tảng ROCm, thiết bị AMD GPU và Visual Studio Code.
• Tạo một chương trình ROCm cơ bản thực hiện phép cộng vector trên thiết bị GPU và truy xuất kết quả từ bộ nhớ của thiết bị GPU.
• Sử dụng API ROCm để truy vấn thông tin thiết bị, cấp phát và giải phóng bộ nhớ thiết bị, sao chép dữ liệu giữa máy chủ và thiết bị, khởi chạy kernel và đồng bộ hóa luồng.
• Sử dụng ngôn ngữ HIP để viết kernel thực thi trên thiết bị GPU và thao tác dữ liệu.
• Sử dụng các hàm, biến và thư viện tích hợp của HIP để thực hiện các tác vụ và hoạt động phổ biến.
• Sử dụng không gian bộ nhớ ROCm và HIP, chẳng hạn như toàn cục, chia sẻ, hằng số và cục bộ, để tối ưu hóa việc truyền dữ liệu và truy cập bộ nhớ.
• Sử dụng mô hình thực thi ROCm và HIP để điều khiển các luồng, khối và lưới xác định tính song song.
• Gỡ lỗi và kiểm tra các chương trình ROCm và HIP bằng các công cụ như ROCm Debugger và ROCm Profiler.
• Tối ưu hóa các chương trình ROCm và HIP bằng các kỹ thuật như hợp nhất, bộ nhớ đệm, truy cập trước và phân tích hiệu năng.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nghệ sĩ, nhà phát triển trò chơi hoặc người mới bắt đầu hoàn toàn muốn sử dụng Blender để tạo mô hình 3D cho các ứng dụng tương tác, trò chơi điện tử, phim hoạt hình, v.v.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và khái niệm cốt lõi của mô hình hóa 3D.
• Khám phá nhiều chế độ và công cụ khác nhau để mô hình hóa và chỉnh sửa lưới 3D.
• Sử dụng các công cụ để ánh xạ/gỡ UV, điêu khắc và vẽ (render) mô hình 3D.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) là bộ công cụ tính toán AI của Huawei được sử dụng để biên dịch, tối ưu hóa và triển khai mô hình AI trên các chip Ascend AI.

khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển AI trình độ cơ bản muốn hiểu cách CANN được sử dụng trong chu kỳ đời sống của mô hình từ đào tạo đến triển khai, và cách nó hoạt động cùng với các framework như MindSpore, TensorFlow, và PyTorch.

Cuối khóa học này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu mục đích và kiến trúc của bộ công cụ CANN.
• Thiết lập môi trường phát triển với CANN và MindSpore.
• Chuyển đổi và triển khai một mô hình AI cơ bản lên phần cứng Ascend.
• Có kiến thức nền tảng cho các dự án tối ưu hóa hoặc tích hợp CANN trong tương lai.

Định dạng khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Phòng thí nghiệm thực hành với việc triển khai mô hình cơ bản.
• Hướng dẫn từng bước qua chuỗi công cụ CANN và điểm tích hợp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Ascend, Biren và Cambricon là các nền tảng phần cứng AI hàng đầu tại Trung Quốc, mỗi nền tảng đều cung cấp công cụ tăng tốc và phân tích hiệu năng độc đáo cho tác vụ AI quy mô sản xuất.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhắm đến các kỹ sư cơ sở hạ tầng AI và hiệu năng cao cấp muốn tối ưu hóa chuỗi công việc dự đoán và đào tạo mô hình trên nhiều nền tảng chip AI Trung Quốc.

Tại kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Đánh giá hiệu năng của các mô hình trên các nền tảng Ascend, Biren và Cambricon.
• Xác định điểm nghẽn hệ thống và sự kém hiệu quả về bộ nhớ/tính toán.
• Áp dụng tối ưu hóa cấp đồ thị, nhân và trình điều khiển.
• Tùy chỉnh các đường ống triển khai để cải thiện băng thông và độ trễ.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Sử dụng trực tiếp các công cụ phân tích hiệu năng và tối ưu hóa trên từng nền tảng.
• Bài tập hướng dẫn tập trung vào các tình huống điều chỉnh thực tế.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này dựa trên môi trường hiệu năng hoặc loại mô hình của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà thiết kế đồ họa và người làm hoạt hình ở trình độ sơ cấp đến trung cấp, những người muốn học cách tạo ra các hoạt ảnh tuyệt đẹp, nội dung đa phương tiện tương tác và nội dung web hấp dẫn bằng Adobe Animate.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Điều hướng giao diện và các công cụ của Adobe Animate.
• Tạo và chỉnh sửa hoạt ảnh bằng keyframe, motion tween và shape tween.
• Thiết kế hoạt ảnh và ứng dụng tương tác với ActionScript và JavaScript.
• Kết hợp các yếu tố âm thanh và video vào dự án.
• Xuất hoạt ảnh cho web, video và các nền tảng di động.

CANN SDK (Kiến trúc Tính toán cho Neural Networks) là nền tảng tính toán AI của Huawei, cho phép các nhà phát triển điều chỉnh và tối ưu hóa hiệu suất của mạng neural đã được triển khai trên bộ xử lý AI Ascend.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các nhà phát triển AI cấp cao và kỹ sư hệ thống muốn tối ưu hóa hiệu suất suy luận bằng cách sử dụng công cụ tiên tiến của CANN, bao gồm Engine đồ thị, TIK và phát triển toán tử tùy chỉnh.

Đến cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc thời gian chạy và vòng đời hiệu suất của CANN.
• Sử dụng công cụ phân tích hiệu năng và Engine đồ thị để phân tích và tối ưu hóa hiệu suất.
• Tạo và tối ưu hóa toán tử tùy chỉnh bằng TIK và TVM.
• Giải quyết các điểm tắc nghẽn bộ nhớ và cải thiện thông lượng của mô hình.

Định dạng khóa học

• Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Lịch trình thực hành với phân tích thời gian thực và điều chỉnh toán tử.
• Bài tập tối ưu hóa sử dụng ví dụ triển khai trường hợp biên.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Các kiến trúc GPU Trung Quốc như Huawei Ascend, Biren, và Cambricon MLUs cung cấp các giải pháp thay thế CUDA được điều chỉnh cho thị trường AI và HPC địa phương.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tuyến hoặc tại chỗ dành cho các lập trình viên cấp cao và chuyên gia về cơ sở hạ tầng muốn di chuyển và tối ưu hóa các ứng dụng CUDA hiện có để triển khai trên nền tảng hardware Trung Quốc.

Tại kết thúc khóa học, người tham dự sẽ có khả năng:

• Đánh giá sự tương thích của công việc CUDA hiện tại với các giải pháp chip Trung Quốc.
• Di chuyển mã nguồn CUDA sang môi trường Huawei CANN, Biren SDK và Cambricon BANGPy.
• So sánh hiệu suất và xác định điểm tối ưu trên nhiều nền tảng.
• Xử lý các thách thức thực tế trong hỗ trợ đa kiến trúc và triển khai.

Hình thức khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Thực hành chuyển đổi mã nguồn và so sánh hiệu suất.
• Bài tập hướng dẫn tập trung vào chiến lược thích ứng đa-GPU.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Nếu bạn muốn yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh dựa trên nền tảng hoặc dự án CUDA của mình, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn sử dụng CUDA để lập trình cho NVIDIA GPU và khai thác tính song song của chúng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển bao gồm CUDA Toolkit, NVIDIA GPU và Visual Studio Code.
• Tạo một chương trình CUDA cơ bản thực hiện phép cộng vector trên GPU và truy xuất kết quả từ bộ nhớ GPU.
• Sử dụng CUDA API để truy vấn thông tin thiết bị, cấp phát và giải phóng bộ nhớ thiết bị, sao chép dữ liệu giữa máy chủ và thiết bị, khởi chạy kernel và đồng bộ hóa luồng.
• Sử dụng ngôn ngữ CUDA C/C++ để viết kernel thực thi trên GPU và thao tác dữ liệu.
• Sử dụng các hàm, biến và thư viện tích hợp của CUDA để thực hiện các tác vụ và hoạt động phổ biến.
• Sử dụng các không gian bộ nhớ CUDA, chẳng hạn như toàn cục, chia sẻ, hằng số và cục bộ, để tối ưu hóa việc truyền dữ liệu và truy cập bộ nhớ.
• Sử dụng mô hình thực thi CUDA để điều khiển các luồng, khối và lưới xác định tính song song.
• Gỡ lỗi và kiểm tra các chương trình CUDA bằng các công cụ như CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK và NVIDIA Nsight.
• Tối ưu hóa các chương trình CUDA bằng các kỹ thuật như hợp nhất, bộ nhớ đệm, truy cập trước và phân tích hiệu năng.

97% khách hàng hài lòng.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) là bộ công cụ tính toán AI của Huawei để triển khai và tối ưu hóa các mô hình AI trên các bộ xử lý Ascend AI.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tuyến hoặc tại chỗ dành cho các nhà phát triển và kỹ sư AI cấp trung muốn triển khai các mô hình AI đã được huấn luyện một cách hiệu quả lên thiết bị Huawei Ascend sử dụng bộ công cụ CANN cùng các công cụ như MindSpore, TensorFlow, hoặc PyTorch.

Kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc CANN và vai trò của nó trong quy trình triển khai AI.
• Chuyển đổi và điều chỉnh các mô hình từ các bộ khung phổ biến sang định dạng tương thích với Ascend.
• Sử dụng công cụ như ATC, chuyển đổi mô hình OM, và MindSpore cho suy diễn ở biên và đám mây.
• Chẩn đoán các vấn đề triển khai và tối ưu hóa hiệu suất trên thiết bị Ascend.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng tương tác và trình diễn.
• Thực hành tay trên sử dụng các công cụ CANN và mô phỏng hoặc thiết bị Ascend.
• Cen huống triển khai thực tế dựa trên các mô hình AI trong thế giới thực.

Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Các bộ điều hợp AI hiệu suất cao Biren được thiết kế cho các tác vụ AI và HPC, hỗ trợ đào tạo và suy luận quy mô lớn.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn, nhằm vào các nhà phát triển cấp trung đến nâng cao muốn lập trình và tối ưu hóa ứng dụng bằng cách sử dụng bộ điều hợp GPU độc quyền của Biren, với so sánh thực tế đối với môi trường dựa trên CUDA.

Cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc và hệ thống phân cấp bộ nhớ GPU của Biren.
• Thiết lập môi trường phát triển và sử dụng mô hình lập trình của Biren.
• Dịch và tối ưu hóa mã phong cách CUDA cho các nền tảng Biren.
• Áp dụng các kỹ thuật điều chỉnh hiệu suất và gỡ lỗi.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Sử dụng thực tế SDK Biren trong các tác vụ mẫu GPU.
• Bài tập hướng dẫn tập trung vào việc chuyển đổi và điều chỉnh hiệu suất.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh dựa trên bộ điều hợp hoặc nhu cầu tích hợp của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nghệ sĩ, nhà phát triển trò chơi hoặc người mới bắt đầu hoàn toàn muốn sử dụng Blender để tạo mô hình 3D cho các ứng dụng tương tác, trò chơi điện tử, phim hoạt hình, v.v.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và khái niệm cốt lõi của mô hình hóa 3D.
• Khám phá nhiều chế độ và công cụ khác nhau để mô hình hóa và chỉnh sửa lưới 3D.
• Học cách tạo hoạt ảnh và hiệu ứng hình ảnh với Blender.
• Thêm đường cong, bề mặt, metaballs và các hạt tóc để mô phỏng chuyển động 3D chân thực.
• Sử dụng các công cụ để ánh xạ/gỡ UV, điêu khắc và vẽ các mô hình 3D.
• Xuất các mô hình và tài sản 3D sang công cụ trò chơi, máy in 3D hoặc phần mềm khác.

Các chip MLU của Cambricon (Machine Learning Units) là các chip AI chuyên dụng được tối ưu hóa cho việc suy luận và đào tạo trong các tình huống ở rìa (edge) và trung tâm dữ liệu.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển cấp trung muốn xây dựng và triển khai mô hình AI sử dụng khung BANGPy và SDK Neuware trên phần cứng MLU của Cambricon.

Tại kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình môi trường phát triển BANGPy và Neuware.
• Xây dựng và tối ưu hóa các mô hình dựa trên Python và C++ cho MLU của Cambricon.
• Triển khai mô hình đến các thiết bị rìa và trung tâm dữ liệu đang chạy runtime Neuware.
• Tích hợp các luồng làm việc ML với các tính năng tăng tốc cụ thể của MLU.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Sử dụng thực tế BANGPy và Neuware cho phát triển và triển khai.
• Bài tập hướng dẫn tập trung vào tối ưu hóa, tích hợp và kiểm thử.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh dựa trên mô hình thiết bị Cambricon hoặc trường hợp sử dụng của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Yêu cầu tiền đề

• Có hiểu biết về cấu trúc các mô hình học máy.
• Kinh nghiệm với Python và/hoặc C++.
• Có kiến thức về các khái niệm triển khai và tăng tốc mô hình.

Khán giả

• Nhà phát triển AI nhúng.
• Kỹ sư ML triển khai đến rìa hoặc trung tâm dữ liệu.
• Nhà phát triển làm việc với cơ sở hạ tầng AI Trung Quốc.

Tóm tắt và Bước tiếp theo

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các quản trị viên hệ thống và chuyên gia IT ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn cài đặt, cấu hình, quản lý và khắc phục sự cố môi trường CUDA.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc, các thành phần và khả năng của CUDA.
• Cài đặt và cấu hình môi trường CUDA.
• Quản lý và tối ưu hóa tài nguyên CUDA.
• Gỡ lỗi và khắc phục các sự cố phổ biến của CUDA.

Khóa học trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) được thiết kế cho các nhà phát triển cấp độ đầu đến trung cấp muốn sử dụng OpenCL để lập trình cho nhiều thiết bị khác nhau và khai thác khả năng song song của chúng.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường phát triển bao gồm SDK OpenCL, thiết bị hỗ trợ OpenCL và Visual Studio Code.
• Tạo chương trình cơ bản sử dụng OpenCL để thực hiện phép cộng vector trên thiết bị và lấy kết quả từ bộ nhớ của thiết bị.
• Sử dụng API OpenCL để truy vấn thông tin thiết bị, tạo ngữ cảnh, hàng lệnh, bộ đệm, nhân (kernel) và sự kiện.
• Viết các nhân (kernel) sử dụng ngôn ngữ C của OpenCL để thực thi trên thiết bị và thao tác dữ liệu.
• Sử dụng các hàm tích hợp, mở rộng và thư viện của OpenCL để thực hiện các tác vụ và thao tác thông thường.
• Sử dụng mô hình bộ nhớ máy chủ và thiết bị của OpenCL để tối ưu hóa việc truyền dữ liệu và truy cập bộ nhớ.
• Sử dụng mô hình thực thi của OpenCL để kiểm soát các mục công việc, nhóm công việc và ND-ranges.
• Gỡ lỗi và kiểm thử chương trình OpenCL bằng các công cụ như CodeXL, Intel VTune và NVIDIA Nsight.
• Tối ưu hóa chương trình OpenCL bằng các kỹ thuật như vectorization, mở vòng lặp, bộ nhớ cục bộ và đánh giá hiệu suất.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà thiết kế, kỹ sư cơ khí và bất kỳ ai muốn học cách tạo các mô hình 3D có thể được xây dựng hoặc in 3D.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tạo các mô hình 3D có thể in được.
• Sử dụng các phép biến đổi hình học để xây dựng các hình dạng 3D phức tạp.
• Mô hình hóa một cách không tương tác bằng cách sử dụng số lượng dòng mã tối thiểu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người đam mê thiết kế và in 3D ở mọi cấp độ, từ mới bắt đầu đến nâng cao, những người muốn sử dụng Fusion 360 để thiết kế, mô phỏng và chuẩn bị mô hình cho in 3D.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Fusion 360 để đạt hiệu suất tối ưu.
• Thiết kế, tạo mô hình và mô phỏng các đối tượng 3D trong một môi trường thống nhất.
• Tối ưu hóa và chuẩn bị thiết kế cho quy trình in 3D.
• Hợp tác và chia sẻ thiết kế của họ bằng các khả năng đám mây của Fusion 360.

Những gì bạn sẽ học trong khóa đào tạo:

• nguyên tắc của việc tạo đồ họa máy tính và xuất bản desktop
• cách xác định và làm việc với màu sắc
• sự khác biệt giữa đồ họa vector và bitmap
• cách tùy chỉnh ảnh và đồ họa màu
• nguyên tắc của việc retouch và tạo photomontages
• tạo các minh họa và đồ họa của riêng bạn
• đáp ứng nhu cầu về sắp xếp và in ấn tài liệu đồ họa
• cách làm logo
• tạo biểu đồ và bảng dữ liệu thú vị
• tạo danh thiếp và đầu thư
• tạo nhãn, bằng cấp, lời mời
• chuẩn bị tờ rơi
• cách định dạng văn bản
• sử dụng màu sắc nổi bật
• nguyên tắc chuẩn bị để in ấn
• in kỹ thuật số, in offset, in lưới

Các chủ đề mẫu trong lớp học:

• poster của tôi
• chân dung
• khoảng rộng
• cuốn catalogue của tôi
• khuôn mặt của tôi
• bảng quảng cáo
• logo của tôi

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn (ở Việt Nam) dành cho các nhà phát triển và người thiết kế giao diện người dùng/UI/UX có trình độ từ cơ bản đến trung cấp muốn sử dụng Adobe LiveCycle Designer để tạo ra các mẫu PDF tương tác và động.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Tạo và chỉnh sửa các mẫu PDF với nhiều yếu tố và tính năng khác nhau.
• Thêm script và logic vào các mẫu PDF bằng JavaScript.
• Xác minh và bảo mật các mẫu PDF.
• Tích hợp các mẫu PDF với nguồn dữ liệu và dịch vụ web.
• Triển khai và phân phối các mẫu PDF.

Trong khóa đào tạo này, người tham gia sẽ học:

• sử dụng phần mềm đồ họa vector.
• tạo các đối tượng đơn giản
• tạo các đường cong nâng cao
• thiết kế logo
• chuyển đổi các hình vẽ trên giấy hoặc ảnh thành định dạng vector
• tạo tờ rơi
• thiết kế poster quảng cáo
• mở và chỉnh sửa các tài liệu vector, EPS và PDF

ARToolKit là một thư viện theo dõi nguồn mở để tạo các ứng dụng Augmented Reality (AR). Nó hỗ trợ Windows, Linux, Mac, Android và iOS.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách xây dựng một ứng dụng di động thực tế tăng cường với ARToolKit.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Phát triển một ứng dụng di động chồng lớp hình ảnh ảo lên thế giới thực
• Tiền xử lý video để điều chỉnh ánh sáng và giải quyết các vấn đề
• Tích hợp ARToolKit với các công cụ và chức năng của bên thứ ba, bao gồm OpenCV, Unity, OpenSceneGraph và các tiện ích hiệu chỉnh GPS, la bàn và camera của thiết bị di động

Định dạng khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Ứng dụng di động được phát triển trong khóa học này có thể nhắm mục tiêu Android và/hoặc iOS. Để yêu cầu tùy chọn ưa thích của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Trong suốt khóa đào tạo kéo dài 3 ngày, người tham gia sẽ tìm hiểu về lịch sử, lý thuyết và hướng dẫn được chuyển đổi thành các dự án mẫu:

"Truy vết" từ bản vẽ trên giấy đến hình ảnh vector có thể sử dụng để in ấn, cắt, khắc, v.v.

"Đường cong Pierre Bézier" các nguyên tắc tạo đường cong cơ bản cũng như đường cong phức tạp, cũng như chỉnh sửa và sửa chữa.

"Kiểu chữ" tạo phông chữ riêng từ bản vẽ đến khi có được tệp phông chữ open type (OTF).

Buổi đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) này dành cho các nhà phát triển cấp trung muốn sử dụng CUDA để xây dựng các ứng dụng Python chạy song song trên các thiết bị NVIDIA GPU.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Sử dụng trình biên dịch Numba để tăng tốc các ứng dụng Python chạy trên NVIDIA GPU.
• Tạo, biên dịch và khởi chạy các kernel CUDA tùy chỉnh.
• Quản lý bộ nhớ GPU.
• Chuyển đổi một ứng dụng dựa trên CPU thành một ứng dụng được tăng tốc bởi GPU.

FreeCAD là một trình mô hình 3D tham số, có khả năng mở rộng, đa nền tảng, có thể viết script và tùy chỉnh, được sử dụng để thiết kế các vật thể trong đời thực.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách mô hình hóa một vật thể để xây dựng hoặc in 3D sau này.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Sử dụng các công cụ và quy trình làm việc của FreeCad để thay thế phần mềm mô hình hóa thương mại CAD hoặc BIM.
• Xuất ra nhiều định dạng như STEP, IGES, STL, SVG, DXF, OBJ, IFC, DAE, v.v.
• Sử dụng Python để mở rộng chức năng của FreeCAD.
• Tự động hóa FreeCad, xây dựng các module và nhúng FreeCAD vào một ứng dụng hiện có.

Đối tượng

• Các nhà thiết kế
• Các nhà phát triển
• Các kỹ sư cơ khí

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu.

Khóa học này trình bày thông qua thực hành các nguyên tắc cơ bản và ứng dụng của Inkscape.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà thiết kế web muốn sử dụng Maya để tạo hoạt ảnh 3D.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tạo các mô hình và kết cấu chân thực trong Maya.
• Tạo hoạt ảnh và kết xuất các dự án để có chất lượng phát lại cao.
• Mô phỏng các hiệu ứng tự nhiên như nước và khói.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, đề cập đến cách lập trình GPUs cho điện toán song song, cách sử dụng các nền tảng khác nhau, cách làm việc với nền tảng CUDA và các tính năng của nó, cũng như cách thực hiện các kỹ thuật tối ưu hóa khác nhau bằng CUDA. Một số ứng dụng bao gồm học sâu, phân tích dữ liệu, xử lý hình ảnh và các ứng dụng kỹ thuật.

WebGL (Web Graphics Library) là một JavaScript API để kết xuất đồ họa 3D trong trình duyệt web mà không cần sử dụng các plugin.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách tạo ra các hình ảnh máy tính chân thực bằng đồ họa 3D khi họ từng bước tạo ra một ứng dụng 3D hoạt hình chạy trong trình duyệt.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu và sử dụng các chức năng khác nhau của WebGL, bao gồm lưới, biến đổi, camera, vật liệu, ánh sáng và hoạt ảnh
• Tạo hoạt ảnh cho các đối tượng bằng WebGL
• Tạo các đối tượng 3D bằng WebGL

Đối tượng

• Các nhà phát triển

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Khóa đào tạo trực tiếp này, được hướng dẫn bởi giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ), dành cho các kỹ sư thiết kế, kiến trúc sư và nhà phát triển muốn sử dụng Pixar USD để tạo, xây dựng và chia sẻ các cảnh hoặc nội dung 3D chung trong khi làm việc đồng thời từ các công cụ đồ họa khác nhau.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu xây dựng đồ họa và quy trình làm việc 3D.
• Hiểu rõ cách tạo bố cục USD cơ bản và áp dụng các sửa đổi để nâng cao chất lượng nội dung và cảnh 3D.
• Chia sẻ, kết hợp và biến đổi nhiều nội dung bằng cách sử dụng các plugin USD được hỗ trợ cho các ứng dụng của bên thứ ba (Maya, Katana và Houdini).

Các chương trình đồ họa Adobe là một bộ công cụ để tạo, chỉnh sửa và thao tác đồ họa, đa phương tiện và tài liệu. Công ty Adobe Systems nổi tiếng với việc tạo ra nhiều chương trình chuyên nghiệp dành cho đồ họa, đa phương tiện, chỉnh sửa ảnh, thiết kế trang web và hơn thế nữa. Dưới đây là một số chương trình đồ họa chính được tạo bởi Adobe: Adobe Photoshop Jest là một trong những chương trình chỉnh sửa đồ họa raster phổ biến nhất. Nó cho phép thao tác ảnh, tạo đồ họa, chỉnh sửa ảnh, hiệu chỉnh màu sắc và nhiều thao tác nâng cao khác. Adobe Illustrator Tập trung vào đồ họa vector, Illustrator cho phép tạo logo, hình minh họa, đồ họa vector, dự án typographic và các yếu tố khác có thể mở rộng quy mô mà không làm mất chất lượng.