Contacta con nosotros

Temario del curso

Introducción a Cambricon y la arquitectura MLU

  • Resumen de la cartera de chips de IA de Cambricon.
  • Arquitectura MLU y pipeline de instrucciones.
  • Tipos de modelos compatibles y casos de uso.

Instalación del toolchain 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 del grafo computacional.
  • Soporte para operaciones personalizadas en BANGPy.

Despliegue con Neuware Runtime

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

Optimización del rendimiento

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

Integración de MLU en aplicaciones

  • Uso de las APIs de Neuware para la integración en aplicaciones.
  • Soporte de streaming y múltiples modelos.
  • Escenario de inferencia híbrida CPU-MLU.

Proyecto final y caso de uso extremo a extremo

  • Laboratorio: Despliegue de un modelo de visión o NLP.
  • Inferencia en el borde con integración BANGPy.
  • Pruebas de precisión y capacidad de procesamiento.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas