將 CUDA 應用程式遷移至中國 GPU 架構培訓

華為昇騰是一系列專為高性能推理與訓練設計的AI處理器。

本課程由講師進行實時授課（線上或線下），旨在幫助初級以上的人工智能工程師及數據科學家，利用華為昇騰平台和CANN工具包開發及優化神經網絡模型。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設置並配置CANN開發環境。
• 使用MindSpore和CloudMatrix工作流開發AI應用。
• 使用自定義算子和分塊技術優化昇騰NPU的性能。
• 將模型部署至邊緣或雲端環境。

課程格式

• 互動式授課與討論。
• 在樣本應用中實踐操作華為昇騰和CANN工具包。
• 聚焦於模型構建、訓練及部署的引導式練習。

課程自定義選項

• 如需根據您的基礎設施或數據集為本課程要求客製化培訓，請聯繫我們進行安排。

CANN（神經網絡計算架構）是華為專為在昇騰 AI 處理器上部署和优化 AI 模型而設計的 AI 計算棧。

本課程由導師指導，提供線上或線下直播培訓形式，主要面向希望使用 CANN 工具包及 MindSpore、TensorFlow 或 PyTorch 等工具，高效地將訓練好的 AI 模型部署到華為昇騰硬件上的中級 AI 開發人員和工程師。

通過本課程的學習，參與者將能夠：

• 理解 CANN 架構及其在 AI 部署流程中的作用。
• 將來自主流框架的模型轉換並適應為昇騰兼容格式。
• 使用 ATC、OM 模型轉換和 MindSpore 等工具進行端側和雲側推理。
• 診斷部署問題並優化昇騰硬件上的性能。

課程形式

• 互動式講授與演示。
• 使用 CANN 工具和昇騰模擬器或設備的實操實驗。
• 基於真實世界 AI 模型的實際部署場景。

課程客製化選項

• 如需申請本課程的客製化培訓，請聯繫我們進行安排。

CloudMatrix 是華為統一的 AI 開發與部署平台，旨在支援可擴展的生產級推論流程。

本課程為實體或線上直播培訓（由導師主導），針對初學者至中階 AI 專業人士，協助他們使用整合 CANN 與 MindSpore 的 CloudMatrix 平台來部署並監控 AI 模型。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 使用 CloudMatrix 進行模型封裝、部署及服務化。
• 為 Ascend 晶片組轉換並最佳化模型。
• 建立即時與批次推論任務的流程。
• 監控部署狀況，並在生產環境中微調效能。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 結合實際部署情境的 CloudMatrix 實作練習。
• 聚焦於轉換、最佳化及擴展的引導式練習。

課程客製化選項

• 若您希望根據自身的 AI 基礎架構或雲端環境，為此課程申請客製化培訓，請聯繫我們以安排。

Biren AI加速器是專為AI和HPC工作負載設計的高效能GPU，支援大規模訓練與推論。

此培訓由專業講師主導，提供線上或線下課程（線上培訓或線下培訓），適合具備中高級開發經驗的開發人員，旨在教授如何使用Biren專屬GPU堆疊進行應用程式編程與優化，並與CUDA環境進行實務比較。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解Biren GPU架構與記憶體層級。
• 設定開發環境，並使用Biren的編程模型。
• 移植並優化CUDA風格程式碼至Biren平台。
• 應用效能調校除錯技術。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 透過範例GPU工作負載實際操作Biren SDK。
• 引導練習，專注於移植與效能調優。

課程客製化選項

• 如需基於您的應用程式堆疊或整合需求，為本課程請求客製化培訓，請聯繫我們安排。

寒武紀 MLU（機器學習單元）是專為邊緣運算和數據中心場景中的推論與訓練而優化的 AI 晶片。

本課程由講師帶領，提供線上或線下直播培訓，適合希望利用 BANGPy 框架和 Neuware SDK 在寒武紀 MLU 硬體上構建及部署 AI 模型的初級開發人員。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 設置並配置 BANGPy 和 Neuware 開發環境。
• 為寒武紀 MLU 開發並優化基於 Python 和 C++ 的模型。
• 將模型部署到運行 Neuware 運行時的邊緣設備及數據中心設備上。
• 將機器學習工作流程與針對 MLU 專屬加速功能進行整合。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 實際操作使用 BANGPy 和 Neuware 進行開發與部署。
• 重點指導優化、整合及測試的練習。

課程客製化選項

• 如需基於您的寒武紀設備型號或使用案例申請本課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排事宜。

CANN（Compute Architecture for Neural Networks）是華為的AI計算工具包，用於在昇騰AI處理器上編譯、優化並部署AI模型。

此課程為導師帶領的實地培訓（線上或線下）。對象為初級AI開發人員，旨在讓他們了解CANN如何融入從訓練到部署的整個模型生命週期，以及它如何與MindSpore、TensorFlow和PyTorch等框架協作。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 理解CANN工具包的宗旨與架構。
• 使用CANN和MindSpore設置開發環境。
• 將簡單的AI模型轉換並部署至昇騰硬體。
• 獲得未來進行CANN優化或整合專案的基礎知識。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 結合簡單模型部署的實作演練。
• CANN工具鏈及其整合點的逐步解說。

課程客製化選項

• 如需為本課程要求客製化培訓，請聯繫我們以安排。

華為的 Ascend CANN 套件讓 Ascend 310 等邊緣設備能夠進行強大的 AI 推理。CANN 提供編譯、優化與部署模型所必需的essential工具，適用於運算能力和記憶體受限的環境。

這堂由講師主導的培訓課程（線上或線下），旨在協助初級至中級的 AI 開發人員與整合專家，學習如何使用 CANN 工具鏈在 Ascend 邊緣設備上部署並優化模型。

完成本課程後，學員將能夠：

• 使用 CANN 工具準備並轉換 AI 模型以供 Ascend 310 使用。
• 利用 MindSpore Lite 和 AscendCL 建立輕量級推理管線。
• 為受限的運算與記憶體環境優化模型效能。
• 在真實世界的邊緣應用場景中部署並監控 AI 應用程式。

課程格式

• 互動式講授與示範。
• 針對邊緣特定模型與情境的實作實驗。
• 在虛擬或實體邊緣硬體上的即時部署範例。

課程客製化選項

• 如需為此課程申請客製化培訓，請聯繫我們以安排相關事宜。

華為的 AI 堆疊——從底層的 CANN SDK 到高階的 MindSpore 框架——提供了一個緊密整合的 AI 開發與部署環境，並針對昇騰硬體進行了最佳化。

本課程由導師進行 live 培訓（線上或線下），旨在幫助初級至中級技術專業人士了解 CANN 和 MindSpore 組件如何協同工作，以支援 AI 生命週期管理和基礎設施決策。

參加完本課程後，學員將能夠：

• 理解華為 AI 計算堆疊的分層架構。
• 識別 CANN 如何支援模型最佳化及硬體級別的部署。
• 評估 MindSpore 框架及其工具鏈相對於業界其他選擇的優勢。
• 將華為的 AI 堆疊定位於企業或雲端/本機環境中。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• live 系統演示和基於案例的逐步解說。
• 可選的引導式實驗，展示從 MindSpore 到 CANN 的模型流程。

課程客製化選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯繫我們以安排。

CANN SDK（Compute Architecture for Neural Networks，神經網路計算架構）是華為的 AI 運算基礎設施，讓開發者能夠微調並最佳化部署於昇騰（Ascend）AI 處理器的神經網路效能。

本課程由講師帶隊進行，提供線上或線下培訓。目標對象為希望使用 CANN 進階工具組（包括圖形引擎、TIK 與自訂運算子開發）來最佳化推論效能的高階 AI 開發者與系統工程師。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 理解 CANN 的執行階段架構與效能生命週期。
• 使用剖析工具與圖形引擎進行效能分析與最佳化。
• 使用 TIK 和 TVM 建立並最佳化自訂運算子。
• 解決記憶體瓶頸，並提升模型吞吐量。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 實作實驗室，包含即時剖析與運算子微調。
• 透過邊緣部署範例進行最佳化練習。

課程客製化選項

• 如需針對本課程進行客製化培訓，請聯繫我們以安排。

CANN SDK（神經網路計算架構）為電腦視覺和 NLP 的即時 AI 應用提供強大的部署與優化工具，特別是在華為昇騰硬體上。

這項由講師指導的現場培訓（線上或線下），旨在幫助中階 AI 從業人員使用 CANN SDK 建立、部署及優化視覺與語言模型，以滿足生產用例需求。

完成本課程後，學員將能夠：

• 使用 CANN 和 AscendCL 部署並優化 CV 和 NLP 模型。
• 使用 CANN 工具轉換模型，並將它們整合到即時管線中。
• 優化檢測、分類及情感分析等任務的推論效能。
• 為邊緣或雲端部署場景建立實時的 CV/NLP 管線。

課程格式

• 互動式講授與示範。
• 實作實驗室，包含模型部署與效能分析。
• 使用真實 CV 和 NLP 用例設計即時管線。

課程客製化選項

• 如需為本課程請求客製化培訓，請聯絡我們安排。

CANN TIK（張量指令核心）與 Apache TVM 能夠針對華為 Ascend 硬體進行先進的 AI 模型運算元最佳化與客製化。

本課程提供講師指導及線上或線下即時培訓，目標受眾為進階系統開發人員，旨在協助其使用 CANN 的 TIK 程式設計模型與 TVM 編譯器整合功能，建立、部署並微調 AI 模型的自訂運算元。

完成本課程後，學員將能夠：

• 使用適用於 Ascend 處理器的 TIK DSL 撰寫並測試自訂 AI 運算元。
• 將自訂運算元整合至 CANN 執行階段與執行圖形。
• 使用 TVM 進行運算元排程、自動微調及基準測試。
• 除錯並最佳化自訂計算模式的指令層級效能。

課程格式

• 互動式講授與示範。
• 使用 TIK 和 TVM 管線進行運算元實作編碼。
• 在 Ascend 硬體或模擬器上進行測試與微調。

課程客製化選項

• 若需針對此課程申請客製化培訓，請聯繫我們安排。

Ascend、Biren和寒武紀是中國領先的AI硬體平台，各自提供獨特的加速和分析工具，以支援生產級別的AI工作負載。

本課程由講師現場授課，可採線上或線下方式進行。對象為進階級的AI基礎設施與效能工程師，旨在協助學員優化跨多個中國AI晶片平台的模型推理與訓練工作流程。

完成本課程後，學員將能夠：

• 在Ascend、Biren和寒武紀平台上對模型進行基準測試。
• 識別系統瓶頸及記憶體/運算效率低下之處。
• 套用圖層、核心層及運算子層級的優化策略。
• 調整部署流程，以提升吞吐量並降低延遲。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 動手使用各平台的分析與優化工具。
• 聚焦於實際調參場景的引導式練習。

課程自訂選項

• 若需根據您的效能環境或模型類型，為此課程安排客製化培訓，請聯繫我們以便安排。