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 Duración 21 horas

Temario del curso

Introducción a Cambricon y la arquitectura MLU

  • Vista 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 cadena de herramientas de desarrollo

  • Instalación de BANGPy y SDK Neuware
  • Configuración del entorno para Python y C++
  • Compatibilidad y preprocesamiento de modelos

Desarrollo de modelos con BANGPy

  • Estructura de tensores y gestión de formas
  • Construcción del gráfico de cómputo
  • Soporte para operaciones personalizadas en BANGPy

Implementación con el tiempo de ejecución Neuware

  • Conversión y carga de modelos
  • Control de ejecución e inferencia
  • Prácticas de implementación en borde y centro de datos

Optimización del rendimiento

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

Integración de la MLU en aplicaciones

  • Uso de las API de Neuware para la integración de aplicaciones
  • Soporte para transmisión de datos (streaming) y múltiples modelos
  • Escenarios de inferencia híbrida CPU-MLU

Proyecto de principio a fin y caso de uso

  • Laboratorio: Implementación de un modelo de visión o NLP
  • Inferencia en borde con integración de BANGPy
  • Pruebas de precisión y rendimiento (throughput)

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de las estructuras de modelos de aprendizaje de máquina
  • Experiencia con Python y/o C++
  • Conocimiento de los conceptos de implementación y aceleración de modelos

Público objetivo

  • Desarrolladores de IA embebida
  • Ingenieros de ML que implementan en borde o centro de datos
  • Desarrolladores que trabajan con infraestructura de IA china

Número de participantes


Precio por participante

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