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Temario del curso

Introducción a Cambricon y la Arquitectura MLU

  • Visión general de la cartera de chips de IA de Cambricon
  • Arquitectura MLU y pipeline de instrucciones
  • Tipos de modelos y casos de uso admitidos

Instalación de la Cadena de Herramientas de Desarrollo

  • Instalación de BANGPy y SDK Neuware
  • Configuración del entorno para Python y C++
  • Compatibilidad de modelos y preprocesamiento

Desarrollo de Modelos con BANGPy

  • Estructura de tensores y gestión de formas
  • Construcción de grafos de cómputo
  • Soporte para operaciones personalizadas en BANGPy

Implementación con el Runtime Neuware

  • Conversión y carga de modelos
  • Control de ejecución e inferencia
  • Prácticas de implementación en edge y centros de datos

Optimización de Rendimiento

  • Mapeo de memoria y ajuste de capas
  • Rastreo de ejecución y perfiles de rendimiento
  • Cuellos de botella comunes y soluciones

Integración de la MLU en Aplicaciones

  • Uso de las API de Neuware para la integración de aplicaciones
  • Soporte para streaming y múltiples modelos
  • Escenarios de inferencia híbrida CPU-MLU

Proyecto Integral y Caso de Uso

  • Laboratorio: Implementación de un modelo de visión o PLN
  • Inferencia en edge con integración BANGPy
  • Prueba de precisión y throughput

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de las estructuras de modelos de aprendizaje automático
  • Experiencia con Python y/o C++
  • Conocimiento de los conceptos de implementación y aceleración de modelos

Público Objetivo

  • Desarrolladores de IA embebida
  • Ingenieros de ML que implementan en edge o centros de datos
  • Desarrolladores que trabajan con infraestructura de IA china
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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