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Schulungsübersicht
Einführung in Cambricon und MLU-Architektur
- Überblick über Cambricons KI-Chip-Portfolio
- MLU-Architektur und Instruktionseinheit
- Unterstützte Modelltypen und Anwendungsfälle
Installation der Entwicklungstoolchain
- Installation von BANGPy und Neuware SDK
- Umgebungseinstellung für Python und C++
- Modellkompatibilität und Vorverarbeitung
Modellentwicklung mit BANGPy
- Tensorstruktur und Shape-Verwaltung
- Aufbau von Berechnungsgraphen
- Unterstützung für benutzerdefinierte Operationen in BANGPy
Bereitstellung mit Neuware Runtime
- Konvertierung und Laden von Modellen
- Ausführung und Inferenzsteuerung
- Bereitstellungspraktiken für Edge und Datacenter
Performance-Optimierung
- Speicherabbildung und Layer-Tuning
- Ausführungstracing und Profiling
- Häufige Engpässe und deren Behebung
Integration von MLU in Anwendungen
- Nutzung von Neuware-APIs für die Anwendungintegration
- Streaming und Multi-Modell-Unterstützung
- Hybride CPU-MLU-Inferenzszenarien
End-to-End-Projekt und Anwendungsfall
- Übung: Bereitstellung eines Vision- oder NLP-Modells
- Edge-Inferenz mit BANGPy-Integration
- Prüfung von Genauigkeit und Durchsatz
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von KI-Modellarchitekturen
- Praktische Erfahrung mit Python und/oder C++
- Vertrautheit mit Konzepten der Modellbereitstellung und Beschleunigung
Zielgruppe
- Embedded-AI-Entwickler
- ML-Engineure, die für Edge oder Datacenter bereitstellen
- Entwickler, die mit chinesischer KI-Infrastruktur arbeiten
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Dass wir uns mit fortgeschrittenen Themen befassen und an realen Beispielen arbeiten können
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Kurs - Advanced Edge AI Techniques
Maschinelle Übersetzung