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Huawei H13-324_V1.0 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Leistungsoptimierung der CANN-Inferenz | 5% | - Gängige Optimierungsstrategien - Speicher- und Rechenoptimierung - Tools zur Leistungsanalyse |
| Thema 2: Atlas AI-Rechenlösungen | 13% | - Hardware-Produkte der Atlas-Serie - Anwendungsbereiche und Bereitstellungsmodi - Übersicht über Systemsoftware und Toolchain |
| Thema 3: Ascend AI-Prozessor | 8% | - Kernkomponenten und Recheneinheiten - Speicher- und Speichersystem - Architektur und Merkmale des Ascend AI-Prozessors |
| Thema 4: Entwicklung benutzerdefinierter Operatoren mit CANN | 7% | - Prüfung und Integration von Operatoren - Spezifikationen für die Entwicklung von Operatoren - Implementierung und Kompilierung von Operatoren |
| Thema 5: Modellkonvertierung mit CANN-ATC | 12% | - Fehlerbehebung bei Konvertierungsfehlern - Übersicht über die CANN-Plattform - Funktionen und Parameter des ATC-Tools - Konvertierung gängiger Frameworks in das Ascend-OM-Modell |
| Thema 6: Gesamter Entwicklungsprozess mit MindSpore | 15% | - Architektur des MindSpore-Frameworks - Modellerstellung, Training und Validierung - Speichern, Exportieren und Bereitstellen von Modellen |
| Thema 7: Entwicklung von Inferenzanwendungen mit CANN | 15% | - Mehrfaden- und Mehrgeräte-Inferenz - Datenvorverarbeitung und Nachbearbeitung - AscendCL-API und Entwicklungsablauf |
| Thema 8: Grundlagen neuronaler Netze | 25% | - Grundlagen der Modellkomprimierung und -quantisierung - Methoden zum Training und zur Optimierung von Modellen - Grundlegende Theorie des tiefen Lernens - Gängige Strukturen neuronaler Netze |
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