Optimierung der neuronalen Netzwerkperformance mit CANN SDK Schulung

Überblick über die Optimierungsfähigkeiten von CANN

• Wie Inferenzleistung in CANN behandelt wird
• Optimierungsziele für Edge- und eingebettete KI-Systeme
• Verständnis der AI Core-Auslastung und Speicherzuweisung

Verwendung des Graph Engine für die Analyse

• Einführung in den Graph Engine und die Ausführungspipeline
• Visualisierung von Operatorengraphen und Laufzeitmetriken
• Anpassung von Berechnungsgraphen zur Optimierung

Profiling-Tools und Performance-Metriken

• Nutzung des CANN Profiling Tool (profiler) für die Workload-Analyse
• Analyse der Kernel-Ausführungszeit und Engpässe
• Profiling des Speicherzugriffs und Tiling-Strategien

Entwicklung benutzerdefinierter Operatoren mit TIK

• Überblick über TIK und das Operator-Programmiermodell
• Implementierung eines benutzerdefinierten Operators mit TIK DSL
• Testen und Benchmarken der Operator-Performance

Fortschrittliche Operator-Optimierung mit TVM

• Einführung in die TVM-Integration mit CANN
• Auto-Tuning-Strategien für Berechnungsgraphen
• Wann und wie zwischen TVM und TIK gewechselt wird

Speicher-Optimierungstechniken

• Verwaltung des Speicherlayouts und der Pufferplatzierung
• Techniken zur Reduzierung des On-Chip-Speicherverbrauchs
• Best Practices für asynchrone Ausführung und Wiederverwendung

Deployment in der Praxis und Fallstudien

• Fallstudie: Performance-Tuning für eine Smart-City-Kamera-Pipeline
• Fallstudie: Optimierung des Inferenz-Stacks autonomer Fahrzeuge
• Richtlinien für iteratives Profiling und kontinuierliche Verbesserung

Zusammenfassung und nächste Schritte