線上 GPU 培訓在 台灣

Huawei Ascend是一系列專爲高性能推理和訓練設計的AI處理器。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級AI工程師和數據科學家，旨在幫助他們使用華爲Ascend平臺和CANN工具包開發和優化神經網絡模型。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設置和配置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優化Ascend NPU的性能。
• 將模型部署到邊緣或雲環境。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 在示例應用中動手使用華爲Ascend和CANN工具包。
• 專注於模型構建、訓練和部署的指導練習。

課程定製選項

• 如需根據您的基礎設施或數據集定製本課程，請聯繫我們安排。

華爲的AI技術棧——從底層的CANN SDK到高層的MindSpore框架——提供了一個緊密集成的AI開發和部署環境，專爲Ascend硬件優化。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向初級到中級的技術專業人員，旨在幫助他們理解CANN和MindSpore組件如何協同工作，以支持AI生命週期管理和基礎設施決策。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解華爲AI計算棧的分層架構。
• 瞭解CANN如何支持模型優化和硬件級部署。
• 評估MindSpore框架和工具鏈，並與行業替代方案進行比較。
• 將華爲的AI技術棧定位到企業或雲/本地環境中。

課程形式

• 互動講座與討論。
• 即時系統演示和基於案例的講解。
• 可選的指導實驗，涵蓋從MindSpore到CANN的模型流程。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

本次由講師指導的培訓在台灣（線上或線下）進行，面向初級到中級開發者，他們希望使用OpenACC編程異構設備並利用其並行性。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 搭建OpenACC開發環境。
• 編寫並運行一個基礎的OpenACC程序。
• 使用OpenACC指令和子句註釋代碼。
• 使用OpenACC API和庫。
• 對OpenACC程序進行性能分析、調試和優化。

CANN SDK（神經網絡計算架構）爲計算機視覺和自然語言處理中的即時AI應用提供了強大的部署和優化工具，尤其是在華爲Ascend硬件上。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向中級AI從業者，旨在幫助他們使用CANN SDK構建、部署和優化視覺與語言模型，以用於實際生產場景。

培訓結束後，學員將能夠：

• 使用CANN和AscendCL部署和優化CV與NLP模型。
• 使用CANN工具轉換模型，並將其集成到即時管道中。
• 優化檢測、分類和情感分析等任務的推理性能。
• 爲邊緣或雲端部署場景構建即時CV/NLP管道。

課程形式

• 互動式講座與演示。
• 動手實驗，包括模型部署與性能分析。
• 使用實際CV和NLP用例設計即時管道。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓針對的是希望學習GPU程式設計基礎知識以及開發GPU應用程式的主要框架和工具的初級到中級開發人員。

• 在培訓結束時，參與者將能夠：
  瞭解 CPU 和 GPU 計算之間的區別以及 GPU 程式設計的好處和挑戰。
• 為他們的 GPU 應用程式選擇正確的框架和工具。
• 創建一個基本的 GPU 程式，該程式使用一個或多個框架和工具執行向量加法。
• 使用相應的 API、語言和庫來查詢設備資訊、分配和解除分配設備記憶體、在主機和設備之間複製數據、啟動內核以及同步線程。
• 使用相應的記憶體空間（如全域、本地、常量和專用）來優化數據傳輸和記憶體訪問。
• 使用相應的執行模型（如工作項、工作組、線程、塊和網格）來控制並行度。
• 使用 CodeXL 、 CUDA-GDB 、 CUDA-MEMCHECK 和 NVIDIA Nsight 等工具調試和測試 GPU 程式。
• 使用合併、緩存、預取和分析等技術優化 GPU 程式。

CANN TIK（張量指令內核）和Apache TVM能夠對Huawei Ascend硬件的AI模型操作符進行高級優化和定製。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向高級系統開發者，旨在幫助他們使用CANN的TIK編程模型和TVM編譯器集成，構建、部署和調優AI模型的自定義操作符。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 使用TIK DSL爲Ascend處理器編寫和測試自定義AI操作符。
• 將自定義操作符集成到CANN運行時和執行圖中。
• 使用TVM進行操作符調度、自動調優和基準測試。
• 調試和優化自定義計算模式的指令級性能。

課程形式

• 互動講座與演示。
• 使用TIK和TVM管道進行實際操作符編碼。
• 在Ascend硬件或模擬器上進行測試和調優。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

本次由講師指導的培訓在台灣（線上或線下）面向初學者到中級開發者，旨在幫助他們使用不同的GPU編程框架，並比較其特性、性能和兼容性。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設置包含OpenCL SDK、CUDA Toolkit、ROCm平臺、支持OpenCL、CUDA或ROCm的設備以及Visual Studio Code的開發環境。
• 使用OpenCL、CUDA和ROCm創建一個執行向量加法的基本GPU程序，並比較每個框架的語法、結構和執行方式。
• 使用各自的API查詢設備信息、分配和釋放設備內存、在主機和設備之間複製數據、啓動內核並同步線程。
• 使用各自的語言編寫在設備上執行並操作數據的內核。
• 使用各自的內置函數、變量和庫來執行常見任務和操作。
• 使用各自的內存空間（如全局、本地、常量和私有）來優化數據傳輸和內存訪問。
• 使用各自的執行模型來控制定義並行性的線程、塊和網格。
• 使用CodeXL、CUDA-GDB、CUDA-MEMCHECK和NVIDIA Nsight等工具調試和測試GPU程序。
• 使用合併、緩存、預取和分析等技術優化GPU程序。

CloudMatrix 是華爲統一的 AI 開發和部署平臺，旨在支持可擴展的生產級推理管道。

本課程由講師主導，採用線上或線下培訓形式，面向初級到中級 AI 專業人員，幫助他們使用 CloudMatrix 平臺與 CANN 和 MindSpore 集成來部署和監控 AI 模型。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 CloudMatrix 進行模型打包、部署和服務。
• 轉換和優化模型以適應 Ascend 芯片組。
• 爲即時和批量推理任務設置管道。
• 在生產環境中監控部署並調整性能。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 在實際部署場景中動手使用 CloudMatrix。
• 專注於轉換、優化和擴展的指導練習。

課程定製選項

• 如需根據您的 AI 基礎設施或雲環境定製本課程，請聯繫我們進行安排。

華爲的Ascend CANN工具包能夠在邊緣設備（如Ascend 310）上實現強大的AI推理。CANN提供了在計算和內存受限的環境中編譯、優化和部署模型所需的必要工具。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向希望使用CANN工具鏈在Ascend邊緣設備上部署和優化模型的中級AI開發人員和集成人員。

培訓結束後，學員將能夠：

• 使用CANN工具爲Ascend 310準備和轉換AI模型。
• 使用MindSpore Lite和AscendCL構建輕量級推理管道。
• 在計算和內存受限的環境中優化模型性能。
• 在實際邊緣用例中部署和監控AI應用。

課程形式

• 互動講座與演示。
• 針對邊緣特定模型和場景的實踐操作。
• 在虛擬或物理邊緣硬件上進行即時部署示例。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓面向希望在Windows上安裝和使用ROCm以程式設計AMD GPU並利用其並行性的初級到中級開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 Windows 上設置包含 ROCm 平臺、AMD GPU 和 Visual Studio 代碼的開發環境。
• 創建一個基本的 ROCm 程式，該程式對 GPU 執行向量加法並從 GPU 記憶體中檢索結果。
• 使用 ROCm API 查詢設備資訊、分配和釋放裝置記憶體、在主機和設備之間複製數據、啟動內核和同步線程。
• 使用 HIP 語言編寫在 GPU 上執行的內核並操作數據。
• 使用 HIP 內置函數、變數和庫來執行常見任務和操作。
• 使用 ROCm 和 HIP 記憶體空間（如全域、共用、常量和本地）來優化數據傳輸和記憶體訪問。
• 使用 ROCm 和 HIP 執行模型來控制定義並行度的線程、塊和網格。
• 使用 ROCm Debugger 和 ROCm Profiler 等工具調試和測試 ROCm 和 HIP 程式。
• 使用合併、緩存、預取和分析等技術優化 ROCm 和 HIP 程式。

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓面向希望使用ROCm和HIP對AMD GPU進行程式設計並利用其並行性的初級到中級開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置包含 ROCm 平臺、AMD GPU 和 Visual Studio 代碼的開發環境。
• 創建一個基本的 ROCm 程式，該程式對 GPU 執行向量加法並從 GPU 記憶體中檢索結果。
• 使用 ROCm API 查詢設備資訊、分配和釋放裝置記憶體、在主機和設備之間複製數據、啟動內核和同步線程。
• 使用 HIP 語言編寫在 GPU 上執行的內核並操作數據。
• 使用 HIP 內置函數、變數和庫來執行常見任務和操作。
• 使用 ROCm 和 HIP 記憶體空間（如全域、共用、常量和本地）來優化數據傳輸和記憶體訪問。
• 使用 ROCm 和 HIP 執行模型來控制定義並行度的線程、塊和網格。
• 使用 ROCm Debugger 和 ROCm Profiler 等工具調試和測試 ROCm 和 HIP 程式。
• 使用合併、緩存、預取和分析等技術優化 ROCm 和 HIP 程式。

CANN（Neural Networks的計算架構）是華爲的AI計算工具包，用於在Ascend AI處理器上編譯、優化和部署AI模型。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向初級的AI開發者，旨在幫助他們瞭解CANN如何融入從訓練到部署的模型生命週期，以及它如何與MindSpore、TensorFlow和PyTorch等框架協作。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解CANN工具包的用途和架構。
• 搭建包含CANN和MindSpore的開發環境。
• 將簡單的AI模型轉換並部署到Ascend硬件上。
• 爲未來的CANN優化或集成項目打下基礎。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 實踐實驗，包含簡單模型部署。
• 逐步講解CANN工具鏈和集成點。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

Ascend、Biren 和 Cambricon 是中國領先的 AI 硬體平台，各自提供獨特的加速和性能分析工具，用於生產規模的 AI 工作負載。

這項由講師指導的培訓（線上或線下）針對高級 AI 基礎設施和性能工程師，旨在優化跨多個中國 AI 晶片平台的模型推理和訓練工作流程。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 Ascend、Biren 和 Cambricon 平台上進行模型基準測試。
• 識別系統瓶頸和記憶體/計算效率低下的問題。
• 應用圖層級、核心層級和操作層級的優化。
• 調整部署管道以提高吞吐量和減少延遲。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 在每個平台上實際使用性能分析和優化工具。
• 專注於實際調整情境的指導練習。

課程定制選項

• 如需根據您的性能環境或模型類型定制此課程，請聯繫我們安排。

CANN SDK（Neural Networks 的計算架構）是華為的 AI 計算基礎，允許開發者在 Ascend AI 處理器上微調和優化已部署的神經網絡性能。

這是一個由講師主導的培訓（線上或線下），旨在針對高級 AI 開發者和系統工程師，他們希望使用 CANN 的先進工具集（包括 Graph Engine、TIK 和自定義算子開發）來優化推理性能。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解 CANN 的運行時架構和性能生命周期。
• 使用性能分析工具和 Graph Engine 進行性能分析和優化。
• 使用 TIK 和 TVM 創建和優化自定義算子。
• 解決內存瓶頸並提高模型吞吐量。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 實時性能分析和算子調優的實踐實驗室。
• 使用邊緣案例部署示例的優化練習。

課程定制選項

• 如需為此課程請求定制培訓，請聯繫我們進行安排。

中國的GPU架構，如Huawei Ascend、Biren和Cambricon MLU，提供了專為本地AI和HPC市場量身定制的CUDA替代方案。

這項由講師指導的培訓（線上或線下）旨在為高級GPU程式設計師和基礎設施專家提供遷移和優化現有CUDA應用程序，以便在中國硬件平台上部署的能力。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 評估現有CUDA工作負載與中國芯片替代方案的兼容性。
• 將CUDA代碼庫移植到華為CANN、Biren SDK和Cambricon BANGPy環境中。
• 比較性能並識別跨平台的優化點。
• 解決跨架構支持和部署中的實際挑戰。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 實踐代碼翻譯和性能比較實驗。
• 專注於多GPU適應策略的指導練習。

課程定制選項

• 如需根據您的平台或CUDA項目定制培訓，請聯繫我們安排。

這個由 講師指導的 台灣 現場現場培訓（在線或現場）面向希望使用 CUDA 對 NVIDIA GPU 進行程式設計並利用其並行性的初級到中級開發人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置一個開發環境，其中包括 CUDA 工具包、NVIDIA GPU 和 Visual Studio 代碼。
• 創建一個基本的 CUDA 程式，該程式在 GPU 上執行向量加法並從 GPU 記憶體中檢索結果。
• 使用 CUDA API 查詢設備資訊、分配和釋放設備記憶體、在主機和設備之間複製數據、啟動內核和同步線程。
• 使用 CUDA C/C++ 語言編寫在 GPU 上執行並操作數據的內核。
• 使用 CUDA 內建函數、變數和庫來執行常見任務和操作。
• 使用 CUDA 記憶體空間（例如全域、共用、常量和本地）來優化數據傳輸和記憶體訪問。
• 使用 CUDA 執行模型來控制定義並行度的線程、塊和網格。
• 使用 CUDA-GDB、CUDA-MEMCHECK 和 NVIDIA Nsight 等工具調試和測試 CUDA 程式。
• 使用合併、緩存、預取和分析等技術優化 CUDA 程式。

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CANN（Neural Networks計算架構）是華爲的AI計算堆棧，用於在Ascend AI處理器上部署和優化AI模型。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級AI開發人員和工程師，旨在幫助他們使用CANN工具包及MindSpore、TensorFlow或PyTorch等工具，將訓練好的AI模型高效部署到Huawei Ascend硬件上。

通過本次培訓，學員將能夠：

• 瞭解CANN架構及其在AI部署流程中的作用。
• 將來自流行框架的模型轉換爲與Ascend兼容的格式。
• 使用ATC、OM模型轉換和MindSpore等工具進行邊緣和雲端推理。
• 診斷部署問題並優化Ascend硬件上的性能。

課程形式

• 互動式講座和演示。
• 使用CANN工具和Ascend模擬器或設備進行動手實驗。
• 基於真實AI模型的實際部署場景。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

Biren AI 加速器是專爲 AI 和高性能計算（HPC）工作負載設計的高性能 GPU，支持大規模訓練和推理。

本課程爲講師主導的培訓（線上或線下），面向中級到高級開發者，旨在教授如何使用 Biren 的專有 GPU 棧進行編程和優化，並與基於 CUDA 的環境進行實際對比。

在本課程結束時，學員將能夠：

• 理解 Biren GPU 架構和內存層次結構。
• 搭建開發環境並使用 Biren 的編程模型。
• 轉換並優化基於 CUDA 的代碼以適用於 Biren 平臺。
• 應用性能調優和調試技術。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 在示例 GPU 工作負載中實踐使用 Biren SDK。
• 專注於移植和性能調優的指導練習。

課程定製選項

• 如需根據您的應用棧或集成需求定製本課程，請聯繫我們安排。

Cambricon MLUs (Machine Learning 单元) 是专为边缘和数据中心场景中的推理和训练优化的AI芯片。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级开发者，旨在帮助他们使用BANGPy框架和Neuware SDK在Cambricon MLU硬件上构建和部署AI模型。

通过本次培训，参与者将能够：

• 设置和配置BANGPy和Neuware开发环境。
• 开发和优化基于Python和C++的模型，适用于Cambricon MLUs。
• 将模型部署到运行Neuware运行时的边缘和数据中心设备。
• 将ML工作流与MLU特定的加速功能集成。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 动手实践，使用BANGPy和Neuware进行开发和部署。
• 指导练习，专注于优化、集成和测试。

课程定制选项

• 如需根据您的Cambricon设备型号或使用场景定制本次培训，请联系我们安排。

這種由講師指導的現場培訓 台灣（在線或遠端）面向希望安裝、配置、管理和排除 CUDA 環境故障的初級系統管理員和 IT 專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 CUDA 的架構、元件和功能。
• 安裝和配置 CUDA 環境。
• 管理和優化 CUDA 資源。
• 調試和排查常見的 CUDA 問題。

本課程由講師主導，提供台灣（線上或線下）培訓，面向希望使用OpenCL編程異構設備並利用其並行性的初級到中級開發者。

通過本培訓，學員將能夠：

• 設置開發環境，包括OpenCL SDK、支持OpenCL的設備和Visual Studio Code。
• 創建一個基本的OpenCL程序，在設備上執行向量加法並從設備內存中檢索結果。
• 使用OpenCL API查詢設備信息，創建上下文、命令隊列、緩衝區、內核和事件。
• 使用OpenCL C語言編寫在設備上執行並操作數據的內核。
• 使用OpenCL內置函數、擴展和庫執行常見任務和操作。
• 使用OpenCL主機和設備內存模型優化數據傳輸和內存訪問。
• 使用OpenCL執行模型控制工作項、工作組和ND範圍。
• 使用CodeXL、Intel VTune和NVIDIA Nsight等工具調試和測試OpenCL程序。
• 使用向量化、循環展開、局部內存和性能分析等技術優化OpenCL程序。

這是一個由講師指導的，在台灣（線上或線下）進行的培訓，針對希望使用CUDA來構建在NVIDIA GPU上並行運行的Python應用程式的中級開發者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用Numba編譯器來加速在NVIDIA GPU上運行的Python應用程式。
• 創建、編譯並啟動自定義的CUDA核心。
• 管理GPU的記憶體。
• 將基於CPU的應用程式轉換為GPU加速的應用程式。

這個由講師指導的 台灣 現場培訓課程涵蓋了如何為並行計算程式設計 GPU、 如何使用各種平臺、如何使用 CUDA 平臺及其功能，以及如何使用 CUDA 執行各種優化技術。其中一些應用包括深度學習、分析、圖像處理和工程應用。