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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
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática