Developing AI Applications with Huawei Ascend and CANN

• 了解神经网络和AI工作流程
• 具备Python编程经验
• 熟悉模型训练和部署流程

受众

• AI工程师
• 使用华为AI堆栈的数据科学家
• 使用Ascend和MindSpore的ML开发者

Huawei Ascend 是一系列专为高性能推理和训练设计的AI处理器。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中级AI工程师和数据科学家，旨在帮助他们使用华为的Ascend平台和CANN工具包开发和优化神经网络模型。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 设置和配置CANN开发环境。
• 使用MindSpore和CloudMatrix工作流开发AI应用。
• 使用自定义运算符和分块优化Ascend NPU的性能。
• 将模型部署到边缘或云环境。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 在示例应用中动手使用Huawei Ascend和CANN工具包。
• 专注于模型构建、训练和部署的指导练习。

课程定制选项

• 如需根据您的基础设施或数据集定制本课程，请联系我们安排。

Huawei Ascend 平台简介

• Ascend 架构与生态系统概览
• MindSpore 与 CANN 概览
• 使用案例与行业相关性

开发环境设置

• 安装 CANN 工具包与 MindSpore
• 使用 ModelArts 与 CloudMatrix 进行项目编排
• 使用示例模型测试环境

使用 MindSpore 进行模型开发

• 在 MindSpore 中定义与训练模型
• 数据管道与数据集格式化
• 将模型导出为 Ascend 兼容格式

Ascend 上的性能优化

• 算子融合与自定义内核
• 分片策略与 AI Core 调度
• 基准测试与性能分析工具

部署策略

• 边缘与云部署的权衡
• 使用 MindX SDK 进行部署
• 与 CloudMatrix 工作流集成

调试与监控

• 使用 Profiler 与 AiD 进行跟踪
• 调试运行时故障
• 监控资源使用与吞吐量

案例研究与实验室集成

• 使用 MindSpore 进行全流程开发
• 实验室：在 Ascend 上构建、优化与部署模型
• 与其他平台的性能比较

总结与下一步