ROCm para Windows

Huawei Ascend es una familia de procesadores de IA diseñados para inferencia y entrenamiento de alto rendimiento.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel intermedio que desean desarrollar y optimizar modelos de redes neuronales utilizando la plataforma Ascend de Huawei y el kit de herramientas CANN.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo de CANN.
• Desarrollar aplicaciones de IA utilizando flujos de trabajo de MindSpore y CloudMatrix.
• Optimizar el rendimiento en NPUs Ascend mediante operadores personalizados y técnicas de particionamiento (tiling).
• Implementar modelos en entornos de borde o en la nube.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Uso práctico de Huawei Ascend y el kit de herramientas CANN en aplicaciones de muestra.
• Ejercicios guiados centrados en la creación, entrenamiento e implementación de modelos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso basada en su infraestructura o conjuntos de datos, contáctenos para organizarla.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la pila de cómputo para IA de Huawei, diseñada para desplegar y optimizar modelos de IA en procesadores de IA Ascend.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen desplegar modelos de IA entrenados de manera eficiente en hardware Huawei Ascend, utilizando el kit de herramientas CANN y herramientas como MindSpore, TensorFlow o PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de CANN y su papel en el flujo de trabajo de despliegue de IA.
• Convertir y adaptar modelos desde marcos de trabajo populares a formatos compatibles con Ascend.
• Utilizar herramientas como ATC, conversión de modelos OM y MindSpore para inferencia en edge (borde) y en la nube.
• Diagnosticar problemas de despliegue y optimizar el rendimiento en hardware Ascend.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostraciones prácticas.
• Práctica de laboratorio utilizando herramientas CANN y simuladores o dispositivos Ascend.
• Escenarios de despliegue prácticos basados en modelos de IA del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

CloudMatrix es la plataforma unificada de desarrollo e implementación de inteligencia artificial de Huawei, diseñada para soportar pipelines de inferencia escalables y aptos para entornos de producción.

Esta formación presencial en vivo (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de IA de nivel principiante a intermedio que deseen implementar y monitorear modelos de IA utilizando la plataforma CloudMatrix con integración de CANN y MindSpore.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Utilizar CloudMatrix para el empaquetado, despliegue y servicio de modelos.
• Convertir y optimizar modelos para conjuntos de chips Ascend.
• Configurar pipelines para tareas de inferencia en tiempo real y por lotes.
• Monitorear implementaciones y ajustar el rendimiento en entornos de producción.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusión.
• Práctica directa con CloudMatrix en escenarios reales de implementación.
• Ejercicios guiados centrados en conversión, optimización y escalado.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso según su infraestructura de IA o entorno en la nube, contáctenos para coordinar.

Los Aceleradores GPU Biren son GPUs de alto rendimiento diseñadas para cargas de trabajo de IA y HPC, con soporte para entrenamiento e inferencia a gran escala.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio a avanzado que deseen programar y optimizar aplicaciones utilizando la pila propietaria de GPU de Biren, con comparaciones prácticas frente a entornos basados en CUDA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y jerarquía de memoria de las GPUs Biren.
• 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 de la 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.

Las unidades de aprendizaje automático (MLU) de Cambricon son chips especializados en inteligencia artificial, optimizados para la inferencia y el entrenamiento en entornos de borde y centros de datos.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que deseen crear e implementar modelos de IA utilizando el framework BANGPy y el SDK de Neuware sobre hardware MLU de Cambricon.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y establecer entornos de desarrollo con BANGPy y Neuware.
• Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para MLU de Cambricon.
• Implementar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecuten el entorno de ejecución de Neuware.
• Integrar flujos de trabajo de ML con funciones específicas de aceleración de MLU.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Uso práctico de BANGPy y Neuware para el desarrollo e implementación.
• Ejercicios guiados centrados en la optimización, integración y pruebas.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso según el modelo de dispositivo Cambricon o su caso de uso, por favor contáctenos para organizarla.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es el kit de herramientas de computación de IA de Huawei, utilizado para compilar, optimizar y desplegar modelos de IA en procesadores de IA Ascend.

Esta formación en vivo con instrucción directa (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA principiantes que desean comprender cómo CANN se integra en el ciclo de vida del modelo, desde el entrenamiento hasta el despliegue, y cómo funciona junto con marcos de trabajo como MindSpore, TensorFlow y PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 con CANN.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con despliegue de modelos sencillos.
• Explicación paso a paso del conjunto de herramientas CANN y los puntos de integración.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

El toolkit Ascend CANN de Huawei permite realizar inferencia de IA potente en dispositivos de borde, como el Ascend 310. CANN proporciona herramientas esenciales para compilar, optimizar e implementar modelos en entornos con recursos computacionales y de memoria limitados.

Esta formación impartida por instructores, ya sea online o en las instalaciones, está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen desplegar y optimizar modelos en dispositivos de borde Ascend utilizando la cadena de herramientas CANN.

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 usando MindSpore Lite y AscendCL.
• Optimizar el rendimiento del modelo para entornos con capacidad de cómputo y memoria limitadas.
• Desplegar y monitorear aplicaciones de IA en casos de uso reales en el borde.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostraciones.
• Trabajo práctico en laboratorio con modelos y escenarios específicos para el borde.
• Ejemplos de despliegue en tiempo real en hardware virtual o físico para el borde.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.

La pila de IA de Huawei, desde el SDK CANN de bajo nivel hasta el marco MindSpore de alto nivel, ofrece un entorno integrado para el desarrollo y despliegue de IA, optimizado para hardware Ascend.

Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante a intermedio que desean comprender cómo los componentes CANN y MindSpore trabajan juntos para gestionar el ciclo de vida de la IA y tomar decisiones de infraestructura.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura en capas de la pila de computación IA de Huawei.
• Identificar cómo CANN respalda la optimización de modelos y el despliegue a nivel de hardware.
• Evaluar el marco MindSpore y su cadena de herramientas en relación con las alternativas del sector.
• Posicionar la pila de IA de Huawei dentro de entornos empresariales o de nube/on-premise.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Demostraciones en vivo del sistema y recorridos basados en casos prácticos.
• Laboratorios guiados opcionales sobre el flujo de modelos desde MindSpore hasta CANN.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la base de computación para IA de Huawei que permite a los desarrolladores ajustar y optimizar el rendimiento de redes neuronales implementadas en procesadores AI Ascend.

Esta capacitación en vivo con instrucción (en línea o en las instalaciones) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel avanzado e ingenieros de sistemas que deseen optimizar el rendimiento de inferencia utilizando el conjunto avanzado de herramientas de CANN, incluyendo el Motor de Gráficos (Graph Engine), TIK y el desarrollo de operadores personalizados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura en tiempo de ejecución de CANN y su ciclo de vida de rendimiento.
• Utilizar herramientas de perfilado y el Motor de Gráficos para el análisis y la optimización del rendimiento.
• Crear y optimizar operadores personalizados mediante TIK y TVM.
• Resolver cuellos de botella de memoria y mejorar el rendimiento del modelo (throughput).

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Talleres prácticos con perfilado en tiempo real y ajuste de operadores.
• Ejercicios de optimización utilizando ejemplos de implementación en casos límite.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

El SDK de 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 IA de nivel intermedio que deseen construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje utilizando el SDK CANN para casos de uso de producción.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Implementar y optimizar modelos de CV y PLN utilizando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas de CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en tiempo real.
• Optimizar el rendimiento de inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
• Construir pipelines de 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 perfilamiento de rendimiento.
• Diseño de pipelines en vivo utilizando casos de uso reales de CV y PLN.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) y Apache TVM permiten una optimización avanzada y la personalización de los operadores de modelos de IA para el hardware Huawei Ascend.

Esta formación presencial impartida por instructores (en línea o en las instalaciones) está dirigida a desarrolladores de sistemas de nivel avanzado que deseen crear, implementar y ajustar operadores personalizados para modelos de IA utilizando el modelo de programación TIK de CANN y la integración del compilador TVM.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Escribir y probar operadores de IA personalizados utilizando el DSL de TIK para procesadores Ascend.
• Integrar operadores personalizados en el tiempo de ejecución de CANN y en el grafo de ejecución.
• Utilizar TVM para la programación de operadores, la auto-optimización y la evaluación comparativa.
• Depurar y optimizar el rendimiento a nivel de instrucciones para patrones de cálculo personalizados.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Programación práctica de operadores utilizando los 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 coordinarlo.

Las arquitecturas GPU chinas, como Huawei Ascend, Biren y los MLU de Cambricon, ofrecen alternativas a CUDA diseñadas específicamente para los mercados locales de IA y computación de alto rendimiento (HPC).

Esta formación práctica, impartida por un instructor (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 formación, los participantes podrán:

• Evaluar la compatibilidad de las cargas de trabajo CUDA existentes con alternativas de chips chinos.
• Adaptar código CUDA a los entornos Huawei CANN, Biren SDK y Cambricon BANGPy.
• Comparar el rendimiento e identificar puntos de mejora entre las distintas plataformas.
• Abordar los desafíos prácticos relacionados con el soporte y despliegue en múltiples arquitecturas.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusiones.
• Laboratorios prácticos de traducción de código y comparación de rendimiento.
• Ejercicios guiados centrados en estrategias de adaptación multi-GPU.

Opciones de personalización del curso

• Si desea solicitar una formación personalizada para este curso, adaptada a su plataforma o proyecto CUDA, por favor contáctenos para coordinarlo.

Ascend, Biren y Cambricon son plataformas líderes de hardware de IA en China, cada una ofreciendo herramientas únicas de aceleración y perfilado para cargas de trabajo de IA a escala de producción.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros avanzados de infraestructura de IA y rendimiento que desean optimizar los flujos de inferencia y entrenamiento de modelos en múltiples plataformas de chips de IA chinas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Realizar mediciones de referencia (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, de núcleo (kernel) y de operador.
• Ajustar los flujos de implementación para mejorar el rendimiento y la latencia.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusiones.
• Uso práctico de herramientas de perfilado y optimización en cada plataforma.
• Ejercicios guiados centrados en escenarios de ajuste prácticos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada basada en su entorno de rendimiento o tipo de modelo, contáctenos para coordinarlo.