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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

Número de participantes


Precio por participante

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