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Temario del curso

Introducción a Cambricon y la arquitectura MLU

  • Vista general del portafolio de chips de IA de Cambricon.
  • Arquitectura MLU y canalización de instrucciones.
  • Tipos de modelos soportados y casos de uso.

Instalación de la cadena de herramientas de desarrollo

  • Instalación de BANGPy y el 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 del grafo computacional.
  • Soporte para operaciones personalizadas en BANGPy.

Implementación con el entorno de ejecución Neuware

  • Conversión y carga de modelos.
  • Control de ejecución e inferencia.
  • Buenas prácticas de implementación en el borde y centros de datos.

Optimización del rendimiento

  • Mapeo de memoria y ajuste de capas.
  • Trazabilidad y perfilado de ejecución.
  • Cuellos de botella comunes y soluciones.

Integración de MLU en aplicaciones

  • Uso de APIs de Neuware para la integración de aplicaciones.
  • Soporte para transmisión continua (streaming) y múltiples modelos.
  • Casos de uso de inferencia híbrida CPU-MLU.

Proyecto final y caso de uso

  • Laboratorio: Implementación de un modelo de visión por computadora o procesamiento de lenguaje natural (PLN).
  • Inferencia en el borde con integración de BANGPy.
  • Pruebas de precisión y rendimiento.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de la estructura de modelos de aprendizaje automático.
  • Experiencia con Python y/o C++.
  • Conocimiento de conceptos de implementación y aceleración de modelos.

Audiencia

  • Desarrolladores de IA embebida.
  • Ingenieros de ML que implementan soluciones en el borde o en centros de datos.
  • Desarrolladores que trabajan con infraestructura de inteligencia artificial china.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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