Desarrollo en Cambricon MLU con BANGPy y Neuware
Las unidades de aprendizaje automático (MLU) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para inferencia y entrenamiento en escenarios de bordes de red (edge) y centros de datos.
Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que deseen construir y desplegar modelos de IA utilizando el marco de trabajo BANGPy y el SDK de Neuware en hardware Cambricon MLU.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar y establecer los entornos de desarrollo para BANGPy y Neuware.
- Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para Cambricon MLUs.
- Desplegar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecuten el entorno de ejecución de Neuware.
- Integrar flujos de trabajo de ML con funciones de aceleración específicas para MLU.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones.
- Práctica directa con BANGPy y Neuware para desarrollo y despliegue.
- Ejercicios guiados centrados en la optimización, integración y pruebas.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso basada en el modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, contáctenos para coordinarlo.
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
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Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
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- Comprender los fundamentos de la tecnología 5G y su impacto en la inteligencia artificial en el borde.
- Desplegar modelos de AI optimizados para aplicaciones de baja latencia en entornos 5G.
- Implementar sistemas de toma de decisiones en tiempo real utilizando inteligencia artificial en el borde y conectividad 5G.
- Optimizar las cargas de trabajo de AI para un rendimiento eficiente en dispositivos de borde.
6G y el Borde Inteligente
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- Comprender cómo el 6G transformará las arquitecturas de computación en el borde e IoT.
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- Evaluar modelos comerciales y operativos habilitados por la convergencia entre 6G y el borde.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Estudios de casos y ejercicios de diseño de arquitectura aplicada.
- Simulación práctica con herramientas opcionales de borde o contenedores.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Técnicas Avanzadas de IA en el Edge
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Explorar técnicas avanzadas en el desarrollo y optimización de modelos de IA en el edge.
- Implementar estrategias de vanguardia para la implementación de modelos de IA en dispositivos edge.
- Utilizar herramientas y marcos de trabajo especializados para aplicaciones avanzadas de IA en el edge.
- Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA en el edge.
- Explorar casos de uso innovadores y tendencias emergentes en IA en el edge.
- Abordar consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en las implementaciones de IA en el edge.
Construcción de Soluciones de IA en el Edge
14 HorasEsta formación en vivo con instructor en Peru (online o en sitio) está dirigida a desarrolladores, científicos de datos y entusiastas tecnológicos de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para desplegar modelos de IA en dispositivos edge para diversas aplicaciones.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios de Edge AI y sus beneficios.
- Configurar el entorno de computación edge.
- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en edge.
- Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos edge.
- Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en edge.
- Abordar consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de Edge AI.
Construcción de Sistemas Edge AI Seguros y Resilientes
21 HorasEsta capacitación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados de ciberseguridad, ingenieros de IA y desarrolladores de IoT que desean implementar medidas de seguridad robustas y estrategias de resiliencia para sistemas Edge AI.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los riesgos de seguridad y las vulnerabilidades en los despliegues de Edge AI.
- Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
- Diseñar arquitecturas resilientes de Edge AI que puedan resistir amenazas cibernéticas.
- Aplicar estrategias de despliegue seguro de modelos de IA en entornos perimetrales.
Implementación de CANN para Inteligencia Artificial en el Borde
14 HorasEl kit de herramientas Ascend CANN de Huawei permite una inferencia de IA potente en dispositivos de borde, como el Ascend 310. CANN proporciona las herramientas esenciales para compilar, optimizar y desplegar modelos en entornos donde los recursos de cómputo y memoria son limitados.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen implementar y optimizar modelos en dispositivos de borde Ascend utilizando la cadena de herramientas CANN.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas de CANN.
- Construir pipelines de inferencia ligeros mediante MindSpore Lite y AscendCL.
- Optimizar el rendimiento del modelo para entornos con recursos limitados de cómputo y memoria.
- Implementar y supervisar aplicaciones de IA en casos de uso reales en el borde.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y demostraciones.
- Prácticas de laboratorio con modelos y escenarios específicos para el borde.
- Ejemplos de implementación en vivo en hardware virtual o físico de borde.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
Migración de Aplicaciones CUDA a Arquitecturas GPU Chinas
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Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a programadores GPU de nivel avanzado e especialistas en infraestructura que deseen migrar y optimizar aplicaciones CUDA existentes para su implementación en plataformas de hardware chinas.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Evaluar la compatibilidad de las cargas de trabajo CUDA existentes con las alternativas de chips chinos.
- Portar bases de código CUDA a los entornos Huawei CANN, Biren SDK y Cambricon BANGPy.
- Comparar el rendimiento e identificar puntos de optimización entre plataformas.
- Afrontar desafíos prácticos en el soporte multi-arquitectura y la implementación.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos de traducción de código y comparación de rendimiento.
- Ejercicios guiados centrados en estrategias de adaptación para múltiples GPU.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su plataforma o proyecto CUDA, contáctenos para organizarlo.
Edge AI para la Agricultura: Cultivo Inteligente y Monitoreo de Precisión
21 HorasEsta formación en vivo con instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales agrícolastecnológicos, especialistas en IoT e ingenieros de IA de nivel principiante a intermedio que desean desarrollar e implementar soluciones de Edge AI para el cultivo inteligente.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel del Edge AI en la agricultura de precisión.
- Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado basados en IA.
- Desarrollar soluciones de irrigación automatizada y sensores ambientales.
- Optimizar la eficiencia agrícola utilizando análisis de Edge AI en tiempo real.
IA en el Borde para Sistemas Autónomos
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos e investigadores de IA que deseen aprovechar la IA en el borde para soluciones innovadoras de sistemas autónomos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel y los beneficios de la IA en el borde en sistemas autónomos.
- Desarrollar e implementar modelos de IA para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos (edge devices).
- Implementar soluciones de IA en el borde en vehículos autónomos, drones y robótica.
- Diseñar y optimizar sistemas de control utilizando IA en el borde.
- Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA autónomas.
Edge AI: Del concepto a la implementación
14 HorasEsta formación en vivo con instrucción presencial en Peru (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de nivel intermedio que desean adquirir una comprensión integral de la IA en el borde, desde su concepto hasta su implementación práctica, incluyendo configuración y despliegue.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos fundamentales de la IA en el borde (Edge AI).
- Configurar y preparar entornos de Edge AI.
- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de Edge AI.
- Desplegar y gestionar aplicaciones de Edge AI.
- Integrar Edge AI con sistemas y flujos de trabajo existentes.
- Abordar consideraciones éticas y mejores prácticas en la implementación de Edge AI.
Edge AI para Visión por Computadora: Procesamiento de Imágenes en Tiempo Real
21 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado, así como a profesionales del IoT que deseen implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de Edge AI y sus aplicaciones en la visión por computadora.
- Implementar modelos optimizados de aprendizaje profundo en dispositivos periféricos para el análisis de imágenes y vídeo en tiempo real.
- Utilizar marcos de trabajo como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
- Optimizar los modelos de IA para mejorar el rendimiento, la eficiencia energética y reducir la latencia en las inferencias.
Edge AI para Servicios Financieros
14 HorasEsta formación en vivo con instructores en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de finanzas de nivel intermedio, desarrolladores de fintech y especialistas en IA que deseen implementar soluciones de Edge AI en servicios financieros.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de Edge AI en los servicios financieros.
- Implementar sistemas de detección de fraudes utilizando Edge AI.
- Mejorar el servicio al cliente mediante soluciones impulsadas por IA.
- Aplicar Edge AI para la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
- Desplegar y gestionar soluciones de Edge AI en entornos financieros.
Edge AI para el Sector Salud
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud con nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que deseen aprovechar Edge AI para crear soluciones innovadoras en el ámbito sanitario.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel y los beneficios de Edge AI en el sector salud.
- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos de borde para aplicaciones sanitarias.
- Implementar soluciones de Edge AI en dispositivos portátiles y herramientas diagnósticas.
- Diseñar e implementar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando Edge AI.
- Abordar las consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA para la salud.
Edge AI en la Automatización Industrial
14 HorasEsta capacitación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros industriales de nivel intermedio, profesionales de la fabricación y desarrolladores de IA que deseen implementar soluciones de Edge AI en la automatización industrial.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de Edge AI en la automatización industrial.
- Implementar soluciones de mantenimiento predictivo utilizando Edge AI.
- Aplicar técnicas de IA para el control de calidad en procesos de fabricación.
- Optimizar procesos industriales utilizando Edge AI.
- Desplegar y gestionar soluciones de Edge AI en entornos industriales.
Optimización del rendimiento en plataformas Ascend, Biren y Cambricon
21 HorasAscend, Biren y Cambricon son las principales plataformas de hardware de inteligencia artificial (IA) en China, cada una ofreciendo herramientas únicas de aceleración y perfilado para cargas de trabajo de IA a escala de producción.
Esta capacitación en vivo con instrucción directa (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros avanzados de infraestructura y rendimiento de IA que desean optimizar los flujos de trabajo de inferencia y entrenamiento de modelos a través de múltiples plataformas de chips de IA chinos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Ejecutar pruebas de rendimiento (benchmarking) en las plataformas Ascend, Biren y Cambricon.
- Identificar cuellos de botella del sistema e ineficiencias de memoria/cómputo.
- Aplicar optimizaciones a nivel de grafo, a nivel de núcleo (kernel) y a nivel de operador.
- Afinar los pipelines de implementación para mejorar el rendimiento y reducir la latencia.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Uso práctico de herramientas de perfilado y optimización en cada plataforma.
- Ejercicios guiados centrados en escenarios prácticos de afinamiento.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso basada en su entorno de rendimiento o tipo de modelo, contáctenos para coordinarlo.