台灣現場GPU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。

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。

此於 台灣 舉辦的導師主導培訓課程（線上或線下），專為初級至中級的開發人員設計，讓他們學習如何使用 OpenACC 為異構裝置撰寫程式並發揮其平行運算能力。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 建置 OpenACC 開發環境。
• 編寫並執行基本的 OpenACC 程式。
• 以 OpenACC 指示詞與子句注解程式碼。
• 使用 OpenACC API 與函式庫。
• 為 OpenACC 程式進行效能分析、除錯與最佳化。

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。

本課程為由講者主講的即時培訓（台灣，線上或線下），旨在幫助初級至中級的開發人員學習 GPU 程式設計的基礎知識，以及開發 GPU 應用程式的主要框架與工具。

• 完成本培訓後，參與者將能夠：
  理解 CPU 與 GPU 運算之間的差異，並了解 GPU 程式設計的好處與挑戰。
• 為自己的 GPU 應用程式選擇合適的框架與工具。
• 建立一個基本的 GPU 程式，使用一至多個框架或工具執行向量加法。
• 使用對應的 API、語言和函式庫來查詢裝置資訊、配置與釋放裝置記憶體、在主機與裝置間複製資料、啟動核心（kernels）以及同步執行緒。
• 運用各種記憶體空間，例如全域、區域、常數和私有，以最佳化資料傳輸和記憶體存取。
• 使用不同的執行模型，如工作項目、工作群組、執行緒、區塊和網格，來控制平行處理。
• 使用 CodeXL、CUDA-GDB、CUDA-MEMCHECK 和 NVIDIA Nsight 等工具偵錯與測試 GPU 程式。
• 利用合併、快取、預取和效能分析等技術最佳化 GPU 程式。

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。

這門在 台灣（線上或線下）舉辦、由講師帶領的實訓課程，針對希望使用不同架構進行 GPU 程式設計，並比較其功能、效能與相容性的初級至中階開發者。

完成本課程後，學員將能夠：

• 設定包含 OpenCL SDK、CUDA Toolkit、ROCm Platform、支援 OpenCL、CUDA 或 ROCm 的裝置以及 Visual Studio Code 的開發環境。
• 建立執行向量加法的基礎 GPU 程式，使用 OpenCL、CUDA 和 ROCm，並比較各個架構的語法、結構與執行方式。
• 使用各自的 API 查詢裝置資訊、配置與釋放裝置記憶體、在主機與裝置間複製資料、啟動核心（kernels）以及同步線程。
• 使用各自的語言撰寫在裝置上執行的核心並操作資料。
• 使用各自的內建函數、變數和程式庫執行常見任務與運算。
• 使用各自的記憶體空間，如全域、區域、常數和私有空間，來最佳化資料傳輸與記憶體存取。
• 使用各自的執行模型控制定義平行性的線程、區塊和網格。
• 使用 CodeXL、CUDA-GDB、CUDA-MEMCHECK 和 NVIDIA Nsight 等工具進行 GPU 程式的除錯與測試。
• 使用組合式記憶體存取、快取、預取和效能剖析（profiling）等技術來最佳化 GPU 程式。

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。

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。

本培訓為講師主導的實體（台灣）課程（線上或線下），旨在協助初級至中級的開發者安裝及使用 ROCm on Windows，進而對 AMD GPU 進行程式設計並發揮其平行運算能力。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設定包含 ROCm Platform、AMD GPU 以及 Visual Studio Code 的開發環境於 Windows 上。
• 建立基礎的 ROCm 程式，在 GPU 上執行向量加法並從 GPU 記憶體中擷取結果。
• 使用 ROCm API 查詢裝置資訊、配置與釋放裝置記憶體、複製主機與裝置間的資料、啟動核心（kernels）以及同步線程。
• 使用 HIP 語言編寫在 GPU 上執行並處理資料的核心程式。
• 使用 HIP 的內建函數、變數及函式庫來執行常見任務與操作。
• 利用 ROCm 和 HIP 的記憶體空間（如全域、共用、常數和本地），以最佳化資料傳輸與記憶體存取。
• 使用 ROCm 和 HIP 的執行模型來控制定義平行化的線程、區塊和網格。
• 使用 ROCm Debugger 和 ROCm Profiler 等工具，對 ROCm 和 HIP 程式進行除錯與測試。
• 運用合併存取、快取、預取以及分析等技術，最佳化 ROCm 和 HIP 程式。

本培訓為講師主導的即時課程，在 台灣（線上或下線）進行，針對希望使用 ROCm 和 HIP 來進行 AMD GPU 程式設計並發揮其平行運算潛力的初級至中級開發者。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 設定包含 ROCm 平台、AMD GPU 以及 Visual Studio Code 的開發環境。
• 建立基本的 ROCm 程式，在 GPU 上執行向量加法並將結果從 GPU 記憶體擷取回來。
• 使用 ROCm API 查詢裝置資訊、配置與釋放裝置記憶體、在主機與裝置間複製資料、啟動核心以及同步執行緒。
• 使用 HIP 語言編寫在 GPU 上執行的核心並操作資料。
• 使用 HIP 內建函式、變數和函式庫來完成常見任務與操作。
• 使用 ROCm 和 HIP 的記憶體空間（如全域、共用、常數和本地）來最佳化資料傳輸與記憶體存取。
• 使用 ROCm 和 HIP 的執行模型來控制定義平行性的執行緒、區塊和網格。
• 使用如 ROCm Debugger 和 ROCm Profiler 等工具除錯與測試 ROCm 和 HIP 程式。
• 使用聯合存取、快取、預取及效能分析等技术最佳化 ROCm 和 HIP 程式。

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。

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。

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。

中國的 GPU 架構（如華為昇騰、必易科技及寒武紀 MLU）為當地 AI 和高性能運算市場提供了針對性的 CUDA 替代方案。

本課程由講師進行現場或線上實作培訓，旨在協助進階等級的 GPU 程式設計師和基礎設施專家遷移並優化現有的 CUDA 應用程式，以部署至中國硬體平台。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 評估現有 CUDA 工作負載與中國晶片替代方案的相容性。
• 將 CUDA 程式碼庫移植至華為 CANN、必易科技 SDK 及寒武紀 BANGPy 環境。
• 比較不同平台的效能並找出優化點。
• 解決跨架構支援和部署中的實際挑戰。

課程格式

• 互動式講座與討論。
• 實作程式碼移植及效能比較實驗室。
• 指導式練習，專注於多 GPU 適應策略。

課程客製化選項

• 若需根據您的平台或 CUDA 專案申請此課程的客製化培訓，請聯繫我們進行安排。

此 台灣（線上或線下）由講師主導的即時培訓，針對希望使用 CUDA 程式設計 NVIDIA GPU 並發揮其平行運算能力的初級至中級開發者而設計。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設定包含 CUDA Toolkit、NVIDIA GPU 及 Visual Studio Code 的開發環境。
• 建立基本的 CUDA 程式，在 GPU 上執行向量加法並從 GPU 記憶體中擷取結果。
• 使用 CUDA API 查詢裝置資訊、配置與釋放裝置記憶體、在主機與裝置間複製資料、啟動核心（kernels）以及同步處理程序（threads）。
• 使用 CUDA C/C++ 語言撰寫在 GPU 上執行並操作資料的核心。
• 使用 CUDA 內建函數、變數及函式庫來完成常見任務與運算。
• 運用全域（global）、共用（shared）、常數（constant）和本地（local）等 CUDA 記憶體空間，最佳化資料傳輸與記憶體存取。
• 使用 CUDA 執行模型來控制定義平行化的處理程序、區塊和網格。
• 使用 CUDA-GDB、CUDA-MEMCHECK 及 NVIDIA Nsight 等工具偵錯與測試 CUDA 程式。
• 運用合併存取（coalescing）、快取（caching）、預取（prefetching）及效能分析（profiling）等技術最佳化 CUDA 程式。

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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。

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。

這項在 台灣（線上或線下）舉辦、由講師指導的即時培訓，旨在幫助初級系統管理員和 IT 專業人員安裝、配置、管理及排除 CUDA 環境的故障。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 了解 CUDA 的架構、組件和功能。
• 安裝並配置 CUDA 環境。
• 管理和優化 CUDA 資源。
• 調試及排除常見 CUDA 問題。

此講師帶領的即時培訓在台灣（線上或線下）舉行。 對象為初級至中級的開發者。 他們希望使用OpenCL來程式設計異質裝置並發揮其平行運算能力。

完成培訓後，參與者將能夠：

• 建立開發環境，包含OpenCL SDK、支援OpenCL的裝置以及Visual Studio Code。
• 建立基本的OpenCL程式，在裝置上執行向量加法並將結果從裝置記憶體讀取回主機。
• 使用OpenCL API查詢裝置資訊。 建立內容、命令佇列、緩衝區、核心和事件。
• 使用OpenCL C語言編寫在裝置上執行的核心，並操作資料。
• 使用OpenCL內建函數、擴展庫和常式庫執行常見任務和操作。
• 利用OpenCL主機與裝置記憶體模型來最佳化資料傳輸和記憶體存取。
• 使用OpenCL執行模型控制工作項目、工作群組及ND範圍。
• 使用CodeXL、Intel VTune和NVIDIA Nsight等工具來調試和測試OpenCL程式。
• 透過向量化、迴路解開、本地記憶體和性能分析技術來最佳化OpenCL程式。

這門在台灣（線上或線下）舉辦的由講師帶領的即時培訓課程，主要針對那些希望使用CUDA來加速應用程式、編寫高效能GPU核處理序，並利用並列演算法函式庫進行科學運算、資料處理以及機器學習負載的C++開發者。

此由講師主導的 台灣 (線上或线下) 培訓旨在協助 C/C++ 開發人員使用 CUDA 加速計算密集型應用程式，包括資料處理、科學模擬、機器學習負載及影像處理流程。

本課程為由導師帶領的實作培訓，地點在 台灣（線上或線下），旨在幫助軟體開發人員、數據分析師及技術專業人士掌握使用 TensorFlow 2.x 與 Keras 建構、訓練並部署深度學習模型以處理電腦視覺、自然語言處理和多模態應用的技能。

這門於 台灣 舉辦的講師帶領現場培訓課程，涵蓋 GPU 平行運算的程式設計方法、如何使用各種平台、如何操作 CUDA 平台及其功能，以及如何運用 CUDA 執行多種最佳化技術。應用領域包含深度學習、數據分析、影像處理及工程應用等。