Desarrollo de MLU con Cambricon usando BANGPy y Neuware
Las Unidades de Aprendizaje Profundo (MLU) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para tareas de inferencia y entrenamiento en entornos de borde y centros de datos.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores con nivel intermedio que desean crear e implementar modelos de IA utilizando el marco de trabajo BANGPy y el SDK Neuware en hardware Cambricon MLU.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar y preparar los entornos de desarrollo de BANGPy y Neuware.
- Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para MLU de Cambricon.
- Implementar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecuten el entorno de ejecución Neuware.
- Integrar flujos de trabajo de aprendizaje automático con funciones de aceleración específicas para MLU.
Formato del curso
- Clase magistral interactiva y debate.
- Uso práctico de BANGPy y Neuware para desarrollo e implementación.
- Ejercicios guiados centrados en la optimización, integración y pruebas.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada basada en su modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, contáctenos para coordinarlo.
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.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
Desarrollo de MLU con Cambricon usando BANGPy y Neuware - Reserva
Desarrollo de MLU con Cambricon usando BANGPy y Neuware - Consulta
Desarrollo de MLU con Cambricon usando BANGPy y Neuware - Solicitud de consultoría
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
Próximos cursos
Cursos Relacionados
5G e IA en el Borde: Habilitando Aplicaciones con Latencia Ultra-Baja
21 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de telecomunicaciones, ingenieros de IA y especialistas en IoT de nivel intermedio que desean explorar cómo las redes 5G aceleran las aplicaciones de IA en el borde.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de la tecnología 5G y su impacto en la IA en el borde.
- Implementar modelos de IA optimizados para aplicaciones de baja latencia en entornos 5G.
- Implementar sistemas de toma de decisiones en tiempo real utilizando IA en el borde y conectividad 5G.
- Optimizar cargas de trabajo de IA para un rendimiento eficiente en dispositivos periféricos.
6G y el borde inteligente
21 Horas6G y el borde inteligente es un curso prospectivo que explora la integración de tecnologías inalámbricas 6G con computación en el borde, ecosistemas IoT y procesamiento de datos impulsado por IA para apoyar infraestructuras inteligentes, de baja latencia y adaptativas.
Esta capacitación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a arquitectos de TI de nivel intermedio que deseen comprender y diseñar arquitecturas distribuidas de próxima generación aprovechando la sinergia entre conectividad 6G y sistemas de borde inteligentes.
Al completar este curso, los participantes podrán:
- Comprender cómo el 6G transformará las arquitecturas de computación en el borde e IoT.
- Diseñar sistemas distribuidos para operaciones autónomas con ultra baja latencia y alta capacidad de ancho de banda.
- Integrar IA y análisis de datos en el borde para la toma de decisiones inteligentes.
- Planificar infraestructuras listas para 6G escalables, seguras y resilientes.
- Evaluar modelos de negocio y operativos habilitados por la convergencia entre 6G y el borde.
Formato del curso
- Lecciones interactivas y discusiones.
- Estudios de caso y ejercicios aplicados de diseño de arquitecturas.
- Simulación práctica con herramientas opcionales de borde o contenedores.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para organizarlo.
Técnicas Avanzadas de IA en el Borde
14 HorasEsta formación impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales, investigadores y desarrolladores de nivel avanzado que deseen dominar los últimos avances en IA en el borde, optimizar sus modelos de IA para su implementación en dispositivos periféricos y explorar aplicaciones especializadas en diversas industrias.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Explorar técnicas avanzadas en el desarrollo y optimización de modelos de IA en el borde.
- Implementar estrategias de vanguardia para implementar modelos de IA en dispositivos periféricos.
- Utilizar herramientas y marcos especializados para aplicaciones avanzadas de IA en el borde.
- Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA en el borde.
- Explorar casos de uso innovadores y tendencias emergentes en la IA en el borde.
- Abordar consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en las implementaciones de IA en el borde.
Desarrollo de soluciones de IA en el borde
14 HorasEsta capacitación en vivo, impartida por un instructor, en Bolivia (online o presencial), está dirigida a desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la tecnología de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos con diversos propósitos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los principios de la IA periférica y sus ventajas.
- Configurar y preparar el entorno de computación en el borde.
- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en dispositivos periféricos.
- Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos periféricos.
- Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en el borde.
- Abordar consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de IA periférica.
Construcción de Sistemas de IA en el Borde Seguros y Resilientes
21 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel avanzado, ingenieros de IA y desarrolladores de IoT que desean implementar medidas de seguridad robustas y estrategias de resiliencia para sistemas de IA en el borde.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los riesgos y vulnerabilidades de seguridad en las implementaciones de IA en el borde.
- Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
- Diseñar arquitecturas de IA en el borde resilientes que puedan resistir amenazas cibernéticas.
- Aplicar estrategias seguras de despliegue de modelos de IA en entornos periféricos.
CANN para el despliegue de IA en el borde
14 HorasEl kit de herramientas Ascend CANN de Huawei habilita una potente inferencia de IA en dispositivos del borde, como el Ascend 310. CANN proporciona las herramientas esenciales para compilar, optimizar y desplegar modelos en entornos con recursos computacionales y de memoria limitados.
Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o en sitio) está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen desplegar y optimizar modelos en dispositivos del borde Ascend utilizando la cadena de herramientas CANN.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas CANN.
- Construir pipelines de inferencia ligeros utilizando MindSpore Lite y AscendCL.
- Optimizar el rendimiento de los modelos para entornos con limitaciones computacionales y de memoria.
- Desplegar y supervisar aplicaciones de IA en casos de uso reales del borde.
Formato del curso
- Clase interactiva y demostración práctica.
- Trabajo práctico de laboratorio con modelos y escenarios específicos para el borde.
- Ejemplos de despliegue en tiempo real sobre hardware del borde virtual o físico.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarla.
Migración de aplicaciones CUDA a arquitecturas de GPU chinas
21 HorasLas arquitecturas de GPU chinas, como Huawei Ascend, Biren y los MLU de Cambricon, ofrecen alternativas a CUDA adaptadas para los mercados locales de inteligencia artificial (IA) y computación de alto rendimiento (HPC).
Esta formación presencial en vivo (en línea o in situ) está dirigida a programadores de GPU avanzados y especialistas en infraestructura que deseen migrar y optimizar sus aplicaciones CUDA existentes para su implementación en plataformas de hardware chinas.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Evaluar la compatibilidad de las cargas de trabajo CUDA existentes con alternativas de chips chinos.
- Portar bases de código CUDA a los entornos CANN de Huawei, Biren SDK y BANGPy de Cambricon.
- Comparar el rendimiento e identificar puntos de optimización entre plataformas.
- Afrontar desafíos prácticos en la compatibilidad y despliegue multiarquitectura.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Talleres prácticos de traducción de código y comparación de rendimiento.
- Ejercicios guiados centrados en estrategias de adaptación multi-GPU.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su plataforma o proyecto CUDA, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.
IA en el borde para la agricultura: Agricultura inteligente y monitoreo de precisión
21 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales agrícolas de nivel principiante e intermedio, especialistas en IoT e ingenieros de IA que deseen desarrollar e implementar soluciones de IA en el borde para la agricultura inteligente.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de la IA en el borde en la agricultura de precisión.
- Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado impulsados por IA.
- Desarrollar soluciones de irrigación automatizada y sensores ambientales.
- Optimizar la eficiencia agrícola utilizando análisis de IA en el borde en tiempo real.
Edge AI en Sistemas Autónomos
14 HorasEsta formación en vivo impartida por instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica y desarrolladores de vehículos autónomos de nivel intermedio, así como a investigadores en IA que deseen aprovechar la Edge AI para crear soluciones innovadoras en sistemas autónomos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel y los beneficios de la Edge AI en sistemas autónomos.
- Desarrollar e implementar modelos de IA para el procesamiento en tiempo real en dispositivos del borde.
- Implementar soluciones de Edge AI en vehículos autónomos, drones y robótica.
- Diseñar y optimizar sistemas de control utilizando Edge AI.
- Abordar las consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA autónoma.
IA en el borde: Del concepto a la implementación
14 HorasEsta formación en vivo, impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de nivel intermedio que desean obtener una comprensión integral de la IA en el borde, desde el concepto hasta la implementación práctica, incluido el montaje y despliegue.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos fundamentales de la IA en el borde.
- Configurar e instalar entornos de IA en el borde.
- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA en el borde.
- Implementar y gestionar aplicaciones de IA en el borde.
- Integrar la IA en el borde con sistemas y flujos de trabajo existentes.
- Abordar consideraciones éticas y buenas prácticas en la implementación de IA en el borde.
AI en el Borde para Visión por Computadora: Procesamiento de Imágenes en Tiempo Real
21 HorasEsta formación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y profesionales de IoT que deseen implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos del AI en el borde y sus aplicaciones en la visión por computadora.
- Implementar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos periféricos para el análisis de imágenes y videos en tiempo real.
- Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
- Optimizar los modelos de IA para obtener un mejor rendimiento, eficiencia energética e inferencia de baja latencia.
IA en el borde para servicios financieros
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de las finanzas de nivel intermedio, desarrolladores de fintech y especialistas en IA que desean implementar soluciones de IA en el borde en servicios financieros.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de la IA en el borde en los servicios financieros.
- Implementar sistemas de detección de fraude utilizando Edge AI.
- Mejorar el servicio al cliente mediante soluciones impulsadas por IA.
- Aplicar Edge AI para la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
- Implementar y gestionar soluciones de IA en el borde en entornos financieros.
Edge AI para la atención médica
14 HorasEsta capacitación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector salud, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA con nivel intermedio, quienes desean aprovechar Edge AI para desarrollar soluciones innovadoras en el ámbito sanitario.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender el papel y los beneficios de Edge AI en la atención médica.
- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos perimetrales para aplicaciones sanitarias.
- Implementar soluciones de Edge AI en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
- Diseñar e implementar sistemas de monitoreo de pacientes mediante Edge AI.
- Abordar consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA en el sector salud.
Edge AI en la Automatización Industrial
14 HorasEsta formación en vivo, impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros industriales de nivel intermedio, profesionales de la manufactura y desarrolladores de IA que desean implementar soluciones de Edge AI en la automatización industrial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel del Edge AI en la automatización industrial.
- Implementar soluciones de mantenimiento predictivo utilizando Edge AI.
- Aplicar técnicas de IA para el control de calidad en procesos manufactureros.
- Optimizar los procesos industriales mediante Edge AI.
- Desplegar y gestionar soluciones de Edge AI en entornos industriales.
Optimización del rendimiento en Ascend, Biren y Cambricon
21 HorasAscend, Biren y Cambricon son las principales plataformas de hardware de IA en China, cada una ofreciendo herramientas únicas de aceleración y perfilado para cargas de trabajo de IA a escala de producción.
Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de infraestructura de IA y rendimiento de nivel avanzado que desean optimizar los flujos de trabajo de inferencia y entrenamiento de modelos en varias plataformas de chips de IA chinos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Realizar pruebas de referencia (benchmarking) de modelos en las plataformas Ascend, Biren y Cambricon.
- Identificar cuellos de botella del sistema e ineficiencias de memoria/cómputo.
- Aplicar optimizaciones a nivel de grafo, núcleo (kernel) y operador.
- Ajustar los flujos de implementación para mejorar el rendimiento y la latencia.
Formato del curso
- Clases magistrales interactivas y discusión.
- Uso práctico de herramientas de perfilado y optimización en cada plataforma.
- Ejercicios guiados centrados en escenarios de ajuste prácticos.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su entorno de rendimiento o tipo de modelo, por favor contáctenos para organizarlo.