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Temario del curso
Introducción a Cambricon y la arquitectura MLU
- Visión general del portafolio de chips de IA de Cambricon
- Arquitectura MLU y pipeline de instrucciones
- Tipos de modelos soportados y casos de uso
Instalación de la herramienta 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 y gestión de formas de tensores
- Construcción del grafo de computación
- Soporte para operaciones personalizadas en BANGPy
Despliegue con el entorno de ejecución Neuware
- Conversión y carga de modelos
- Control de ejecución e inferencia
- Prácticas de despliegue en el borde de red y centros de datos
Optimización del rendimiento
- Mapeo de memoria y ajuste de capas
- Registro de trazas y perfilado de ejecución
- Cuellos de botella comunes y soluciones
Integración de MLU en aplicaciones
- Uso de las API de Neuware para la integración de aplicaciones
- Soporte para transmisión de datos (streaming) y múltiples modelos
- Escenario de inferencia híbrida CPU-MLU
Proyecto y caso de uso de extremo a extremo
- Práctica: Despliegue de un modelo de visión o NLP
- Inferencia en el borde con integración BANGPy
- Pruebas de precisión y rendimiento
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de la estructura de modelos de aprendizaje automático
- Experiencia con Python y/o C++
- Conocimiento de los conceptos de despliegue y aceleración de modelos
Audiencia objetivo
- Desarrolladores de IA embebida
- Ingenieros de ML que despliegan en el borde de red o centros de datos
- Desarrolladores que trabajan con infraestructura de IA china
21 Horas
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