Optimización del Rendimiento en Plataformas Ascend, Biren y Cambricon
Ascend, Biren y Cambricon son plataformas de hardware de inteligencia artificial líderes en China, cada una ofreciendo herramientas únicas de aceleración y perfilado para cargas de trabajo de IA a escala de producción.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros avanzados de infraestructura y rendimiento de IA que desean optimizar los flujos de trabajo de inferencia y entrenamiento de modelos en múltiples plataformas de chips de IA chinos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Realizar benchmarking de modelos en las plataformas Ascend, Biren y Cambricon.
- Identificar cuellos de botella del sistema e ineficiencias de memoria/cómputo.
- Aplicar optimizaciones a nivel de grafo, kernel y operador.
- Ajustar los flujos de despliegue para mejorar el throughput y la latencia.
Formato del Curso
- Clase magistral interactiva y discusión.
- Uso práctico de herramientas de perfilado y optimización en cada plataforma.
- Ejercicios guiados centrados en escenarios prácticos de ajuste.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso basada en su entorno de rendimiento o tipo de modelo, contáctenos para organizarla.
Temario del curso
Conceptos y Métricas de Rendimiento
- Latencia, throughput, consumo de energía, utilización de recursos
- Cuellos de botella a nivel de sistema vs. modelo
- Perfilado para inferencia frente a entrenamiento
Perfilado en Huawei Ascend
- Uso de CANN Profiler y MindInsight
- Diagnóstico de kernels y operadores
- Patrones de descargo (offload) y asignación de memoria
Perfilado en GPU Biren
- Funciones de monitoreo de rendimiento del SDK de Biren
- Fusión de kernels, alineación de memoria y colas de ejecución
- Perfilado consciente del consumo energético y temperatura
Perfilado en Cambricon MLU
- Herramientas de rendimiento BANGPy y Neuware
- Visibilidad a nivel de kernel e interpretación de registros (logs)
- Integración del perfilador MLU con marcos de despliegue
Optimización a Nivel de Grafo y Modelo
- Estrategias de poda de grafos y cuantización
- Fusión de operadores y reestructuración del grafo computacional
- Estandarización del tamaño de entrada y ajuste del batch
Optimización de Memoria y Kernel
- Optimización del diseño de memoria y reutilización
- Gestión eficiente de buffers entre diferentes chipsets
- Técnicas de ajuste a nivel de kernel por plataforma
Mejores Prácticas Multi-Plataforma
- Portabilidad del rendimiento: estrategias de abstracción
- Construcción de flujos de trabajo compartidos de ajuste para entornos multi-chip
- Ejemplo: ajuste de un modelo de detección de objetos entre Ascend, Biren y MLU
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia trabajando con flujos de trabajo de entrenamiento o despliegue de modelos de IA
- Comprensión de los principios de cómputo GPU/MLU y optimización de modelos
- Familiaridad básica con herramientas y métricas de perfilado de rendimiento
Público Objetivo
- Ingenieros de rendimiento
- Equipos de infraestructura de aprendizaje automático
- Arquitectos de sistemas de IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Próximos cursos
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- Configurar el entorno de desarrollo de CANN.
- Desarrollar aplicaciones de IA utilizando flujos de trabajo de MindSpore y CloudMatrix.
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión grupal.
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- Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su infraestructura o conjuntos de datos, por favor contáctenos para coordinarlo.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Utilizar CloudMatrix para el empaquetado, implementación y servicio de modelos.
- Convertir y optimizar modelos para chipsets Ascend.
- Configurar pipelines para tareas de inferencia en tiempo real y por lotes.
- Monitorear las implementaciones y ajustar el rendimiento en entornos de producción.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Uso práctico de CloudMatrix con escenarios de implementación reales.
- Ejercicios guiados centrados en la conversión, optimización y escalado.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso basada en su infraestructura de IA o entorno en la nube, contáctenos para organizarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura de la GPU Biren y su jerarquía de memoria.
- Configurar el entorno de desarrollo y utilizar el modelo de programación de Biren.
- Traducir y optimizar código estilo CUDA para plataformas Biren.
- Aplicar técnicas de ajuste de rendimiento y depuración.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Uso práctico del SDK de Biren en cargas de trabajo GPU de ejemplo.
- Ejercicios guiados centrados en la portabilidad y el ajuste de rendimiento.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su pila de aplicaciones o necesidades de integración, contáctenos para coordinarlo.
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- Configurar y preparar los entornos de desarrollo para BANGPy y Neuware.
- Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para las MLU de Cambricon.
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Formato del curso
- Ponencias y discusiones interactivas.
- Uso práctico de BANGPy y Neuware para desarrollo e implementación.
- Ejercicios guiados centrados en optimización, integración y pruebas.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada basada en el modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso específico, por favor contáctenos para coordinarlo.
Introducción a CANN para desarrolladores de frameworks de IA
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el propósito y la arquitectura del kit de herramientas CANN.
- Configurar un entorno de desarrollo con CANN y MindSpore.
- Convertir y desplegar un modelo de IA sencillo en hardware Ascend.
- Adquirir conocimientos fundamentales para futuros proyectos de optimización o integración de CANN.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Prácticas con despliegue de modelos sencillos.
- Recorrido paso a paso por la cadena de herramientas CANN y sus puntos de integración.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para concertar los detalles.
CANN para el despliegue de IA en el extremo
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas CANN.
- Construir pipelines de inferencia ligeros utilizando MindSpore Lite y AscendCL.
- Optimizar el rendimiento del modelo para entornos con capacidad computacional y memoria limitadas.
- Implementar y supervisar aplicaciones de IA en casos de uso reales en el extremo.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y demostraciones.
- Práctica de laboratorio con modelos y escenarios específicos para el extremo.
- Ejemplos de implementación en vivo en hardware de borde virtual o físico.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.
Comprensión de la pila de computación para IA de Huawei: Desde CANN hasta MindSpore
14 HorasLa pila de inteligencia artificial (IA) de Huawei, que abarca desde el SDK de bajo nivel CANN hasta el marco de trabajo de alto nivel MindSpore, ofrece un entorno de desarrollo y despliegue de IA estrechamente integrado, optimizado para hardware Ascend.
Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos principiantes e intermedios que desean comprender cómo los componentes CANN y MindSpore trabajan juntos para administrar el ciclo de vida de la IA y tomar decisiones sobre infraestructura.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura en capas de la pila de computación para IA de Huawei.
- Identificar cómo CANN admite la optimización de modelos y el despliegue a nivel de hardware.
- Evaluar el marco de trabajo MindSpore y su conjunto de herramientas en comparación con las alternativas del sector.
- Situar la pila de IA de Huawei dentro de entornos empresariales o de nube/on-premise (instalación propia).
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Demostraciones en vivo de sistemas y recorridos prácticos basados en casos.
- Laboratorios guiados opcionales sobre el flujo de modelos desde MindSpore hasta CANN.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Optimización del rendimiento de redes neuronales con el SDK CANN
14 HorasEl SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la base de computación para inteligencia artificial de Huawei que permite a los desarrolladores ajustar y optimizar el rendimiento de las redes neuronales implementadas en procesadores de IA Ascend.
Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores de IA y ingenieros de sistemas de nivel avanzado que desean optimizar el rendimiento de la inferencia utilizando el conjunto avanzado de herramientas de CANN, incluido el Graph Engine, TIK y el desarrollo de operadores personalizados.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura en tiempo de ejecución de CANN y su ciclo de vida del rendimiento.
- Utilizar herramientas de perfilado y Graph Engine para el análisis y la optimización del rendimiento.
- Crear y optimizar operadores personalizados utilizando TIK y TVM.
- Resolver cuellos de botella de memoria y mejorar el procesamiento (throughput) de los modelos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos con perfilado en tiempo real y ajuste de operadores.
- Ejercicios de optimización utilizando ejemplos de implementación en casos extremos (edge cases).
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
SDK de CANN para canales de visión por computadora y PLN
14 HorasEl SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) proporciona potentes herramientas de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y PLN, especialmente en hardware Huawei Ascend.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la IA de nivel intermedio que desean construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje para casos de uso de producción utilizando el SDK CANN.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Implementar y optimizar modelos CV y PLN utilizando CANN y AscendCL.
- Utilizar las herramientas CANN para convertir modelos e integrarlos en canales en vivo.
- Optimizar el rendimiento de la inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
- Construir canales CV/PLN en tiempo real para escenarios de implementación en edge o en la nube.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y demostración.
- Laboratorio práctico con implementación de modelos y análisis de rendimiento.
- Diseño de canales en vivo utilizando casos de uso reales de CV y PLN.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Construcción de Operadores de IA Personalizados con CANN TIK y TVM
14 HorasCANN TIK (Tensor Instruction Kernel) y Apache TVM permiten la optimización avanzada y la personalización de operadores de modelos de IA para el hardware Huawei Ascend.
Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de sistemas de nivel avanzado que deseen construir, implementar y ajustar operadores personalizados para modelos de IA utilizando el modelo de programación TIK de CANN y la integración con el compilador TVM.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Escribir y probar operadores de IA personalizados utilizando el DSL TIK para procesadores Ascend.
- Integrar operaciones personalizadas en el entorno de ejecución y el grafo de ejecución de CANN.
- Utilizar TVM para la programación del flujo de trabajo del operador, el ajuste automático y la evaluación comparativa (benchmarking).
- Depurar y optimizar el rendimiento a nivel de instrucciones para patrones de cálculo personalizados.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y demostraciones prácticas.
- Codificación práctica de operadores utilizando las tuberías (pipelines) de TIK y TVM.
- Pruebas y ajustes en hardware Ascend o simuladores.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Migración de aplicaciones CUDA a arquitecturas GPU chinas
21 HorasLas arquitecturas GPU chinas, como Huawei Ascend, Biren y los MLU de Cambricon, ofrecen alternativas a CUDA adaptadas para los mercados locales de IA y HPC.
Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a programadores de GPU de nivel avanzado y especialistas en infraestructura que deseen migrar y optimizar aplicaciones CUDA existentes para su implementación en plataformas de hardware chinas.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Evaluar la compatibilidad de las cargas de trabajo CUDA existentes con alternativas de chips chinos.
- Transferir bases de código CUDA a entornos como Huawei CANN, Biren SDK y Cambricon BANGPy.
- Comparar el rendimiento e identificar puntos de optimización en distintas plataformas.
- Solucionar los desafíos prácticos del soporte entre arquitecturas y la implementación.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos de traducción de código y comparación de rendimiento.
- Ejercicios guiados centrados en estrategias de adaptación a múltiples GPU.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada basada en su plataforma o proyecto CUDA, contáctenos para coordinarlo.