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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción al ecosistema de IA de Huawei
- Hardware de IA Ascend: resumen de los modelos 310, 910 y 910B
- Componentes de alto nivel: MindSpore, CANN, AscendCL
- Posicionamiento en la industria y principios de arquitectura
El papel de CANN en la pila de IA de Huawei
- ¿Qué es CANN? Propósito del SDK y capas internas
- ATC, TBE y AscendCL: compilación y ejecución de modelos
- Cómo CANN soporta la optimización de inferencia y la implementación
Resumen y arquitectura de MindSpore
- Flujos de trabajo de entrenamiento e inferencia en MindSpore
- Modo de grafo, PyNative y abstracción de hardware
- Integración con NPU Ascend mediante el backend CANN
Ciclo de vida de la IA en Ascend: del entrenamiento a la implementación
- Creación de modelos en MindSpore o conversión desde otros frameworks
- Exportación y compilación de modelos utilizando ATC
- Implementación en hardware Ascend utilizando modelos OM y AscendCL
Comparación con otras pilas de IA
- MindSpore vs. PyTorch y TensorFlow: enfoque y posicionamiento
- Flujos de trabajo de implementación en Ascend vs. pilas basadas en GPU
- Oportunidades y limitaciones para el uso empresarial
Escenarios de integración empresarial
- Casos de uso en manufactura inteligente, IA gubernamental y telecomunicaciones
- Consideraciones sobre escalabilidad, cumplimiento normativo y ecosistema
- Implementación híbrida en nube/en sitio (on-premises) utilizando la pila de Huawei
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Familiaridad con flujos de trabajo de IA o arquitecturas de plataforma.
- Comprensión básica del entrenamiento e implementación de modelos.
- No se requiere experiencia práctica previa con CANN o MindSpore.
Audiencia
- Evaluadores de plataformas de IA y arquitectos de infraestructura.
- Profesionales de DevOps para IA/ML e integradores de pipelines.
- Gerentes de tecnología y tomadores de decisiones.
