Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Durata 21 ore
Schița de curs
Introducere în Cambricon și Arhitectura MLU
- Prezentare generală a portofoliului de cipuri AI Cambricon
- Arhitectura MLU și pipeline-ul de instrucțiuni
- Tipuri de modele suportate și cazuri de utilizare
Instalarea Toolchain-ului de Dezvoltare
- Instalarea BANGPy și a SDK-ului Neuware
- Configurarea mediului pentru Python și C++
- Compatibilitatea modelelor și preprocesarea
Dezvoltarea Modelelor cu BANGPy
- Structura tensorilor și gestionarea formelor
- Construirea grafului de calcul
- Suport pentru operații personalizate în BANGPy
Implementarea cu Runtime-ul Neuware
- Conversia și încărcarea modelelor
- Controlul execuției și al inferenței
- Practici de implementare pe edge și în data center
Optimizarea Performanței
- Maparea memoriei și reglarea fină a straturilor
- Urmărirea execuției și profiling
- Blocaje comune și remedieri
Integrarea MLU în Aplicații
- Utilizarea API-urilor Neuware pentru integrarea în aplicații
- Suport pentru streaming și modele multiple
- Scenarii de inferență hibridă CPU-MLU
Proiect End-to-End și Caz de Utilizare
- Laborator: Implementarea unui model de vision sau NLP
- Inferență edge cu integrare BANGPy
- Testarea acurateței și a throughput-ului
Rezumat și Pașii Următori
Cerințe
- Înțelegerea structurilor modelelor de machine learning
- Experiență cu Python și/sau C++
- Familiaritate cu conceptele de implementare și accelerare a modelelor
Public țintă
- Dezvoltatori AI embedded
- Ingineri ML care implementează pe edge sau datacenter
- Dezvoltatori care lucrează cu infrastructura AI chinezească
Mărturii (1)
Că putem acoperi subiecte avansate și lucra cu exemple din viața reală
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curs - Advanced Edge AI Techniques
Tradus de catre o masina
