Los chips MLU de Cambricon no son solo procesadores —son la respuesta de China a la aceleración eficiente y escalable de IA en entornos de nube, borde y centros de datos.
Esta formación dirigida por instructores guía a ingenieros y desarrolladores de IA a través de la pila Cambricon: desde la implementación de modelos de aprendizaje profundo hasta la optimización del rendimiento en hardware MLU.
Los cursos se ofrecen como formación en línea en vivo mediante un escritorio remoto interactivo remoto, o presencialmente en Medellín, donde los laboratorios prácticos reflejan los desafíos de IA que Cambricon está diseñado para resolver.
Ya sea que esté escalando un laboratorio de IA o asegurando la viabilidad futura de su equipo de centro de datos, las sesiones presenciales pueden llevarse a cabo en sus instalaciones en Medellín o en un centro de formación NobleProg diseñado para una aprendizaje técnico inmersivo.
También conocido como Cambricon AI, acelerador MLU o unidad Machine Learning, esta formación apoya a los equipos que construyen infraestructuras de IA más allá del camino convencional GPU.
NobleProg – Su Proveedor Local de Formación
Medellín - San Fernando Plaza
06th Floor Torre Proteccion, Medellín, colombia
El centro ocupa el 6to piso de un impresionante complejo de uso mixto construido en 2007. Se ubica a una corta distancia de la Zona Rosa de Medellín donde se puede disfrutar de una excelente comida y otros servicios. De fácil acceso a transporte público como a las principales rutas de autobuses, estaciones de metro Poblado y Aguacatala y servicio de taxis.
Ascend, Biren, and Cambricon are leading AI hardware platforms in China, each offering unique acceleration and profiling tools for production-scale AI workloads.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI infrastructure and performance engineers who wish to optimize model inference and training workflows across multiple Chinese AI chip platforms.
By the end of this training, participants will be able to:
Benchmark models on Ascend, Biren, and Cambricon platforms.
Identify system bottlenecks and memory/compute inefficiencies.
Apply graph-level, kernel-level, and operator-level optimizations.
Tune deployment pipelines to improve throughput and latency.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Hands-on use of profiling and optimization tools on each platform.
Guided exercises focused on practical tuning scenarios.
Course Customization Options
To request a customized training for this course based on your performance environment or model type, please contact us to arrange.
Chinese GPU architectures such as Huawei Ascend, Biren, and Cambricon MLUs offer CUDA alternatives tailored for local AI and HPC markets.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level GPU programmers and infrastructure specialists who wish to migrate and optimize existing CUDA applications for deployment on Chinese hardware platforms.
By the end of this training, participants will be able to:
Evaluate compatibility of existing CUDA workloads with Chinese chip alternatives.
Port CUDA codebases to Huawei CANN, Biren SDK, and Cambricon BANGPy environments.
Compare performance and identify optimization points across platforms.
Address practical challenges in cross-architecture support and deployment.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Hands-on code translation and performance comparison labs.
Guided exercises focused on multi-GPU adaptation strategies.
Course Customization Options
To request a customized training for this course based on your platform or CUDA project, please contact us to arrange.
Cambricon MLUs (Machine Learning Units) are specialized AI chips optimized for inference and training in edge and datacenter scenarios.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers who wish to build and deploy AI models using the BANGPy framework and Neuware SDK on Cambricon MLU hardware.
By the end of this training, participants will be able to:
Set up and configure the BANGPy and Neuware development environments.
Develop and optimize Python- and C++-based models for Cambricon MLUs.
Deploy models to edge and data center devices running Neuware runtime.
Integrate ML workflows with MLU-specific acceleration features.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Hands-on use of BANGPy and Neuware for development and deployment.
Guided exercises focused on optimization, integration, and testing.
Course Customization Options
To request a customized training for this course based on your Cambricon device model or use case, please contact us to arrange.
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