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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 soportados y casos de uso

Instalación de la cadena de herramientas de desarrollo

  • Instalación de BANGPy y el SDK de 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 de operaciones personalizadas en BANGPy

Implementación con el runtime de Neuware

  • Conversión y carga de modelos
  • Ejecución y control de inferencia
  • Prácticas de implementación en borde y centros de datos

Optimización del rendimiento

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

Integración de MLU en aplicaciones

  • Uso de las APIs de Neuware para integración de aplicaciones
  • Soporte para streaming y múltiples modelos
  • Escenarios híbridos de inferencia CPU-MLU

Proyecto integral y caso de uso

  • Laboratorio: Implementación de un modelo de visión o NLP
  • Inferencia en borde con integración de BANGPy
  • Pruebas de precisión y rendimiento

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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