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Plan du cours
Introduction à Cambricon et à l'architecture MLU
- Aperçu du portefeuille de puces IA de Cambricon
- Architecture MLU et pipeline d'instructions
- Types de modèles pris en charge et cas d'usage
Installation de la chaîne d'outils de développement
- Installation de BANGPy et du SDK Neuware
- Configuration de l'environnement pour Python et C++
- Compatibilité des modèles et prétraitement
Développement de modèles avec BANGPy
- Structure des tenseurs et gestion des formes
- Construction du graphe de calcul
- Prise en charge des opérations personnalisées dans BANGPy
Déploiement avec l'environnement d'exécution Neuware
- Conversion et chargement des modèles
- Contrôle de l'exécution et de l'inférence
- Bonnes pratiques de déploiement en périphérie et dans les centres de données
Optimisation des performances
- Mappage de la mémoire et ajustement des couches
- Trace d'exécution et profilage
- Goulots d'étranglement courants et solutions
Intégration des MLU dans les applications
- Utilisation des API Neuware pour l'intégration d'applications
- Prise en charge du streaming et des multi-modèles
- Scénarios d'inférence hybride CPU-MLU
Projet de bout en bout et cas d'usage
- Pratique : Déploiement d'un modèle de vision ou de NLP
- Inférence en périphérie avec intégration BANGPy
- Test de la précision et du débit
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Comprendre les structures des modèles d'apprentissage automatique
- Avoir de l'expérience avec Python et/ou C++
- Être familier avec les concepts de déploiement de modèles et d'accélération
Public cible
- Développeurs d'IA embarquée
- Ingénieurs IA déployant des solutions en périphérie ou dans des centres de données
- Développeurs travaillant avec des infrastructures d'IA chinoises
21 Heures
Nos clients témoignent (1)
Nous pouvons aborder des sujets avancés et travailler avec des exemples concrets.
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Formation - Advanced Edge AI Techniques
Traduction automatique