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Temario del curso
Introducción a Cambricon y la arquitectura de MLU
- Visión general del portafolio de chips de IA de Cambricon
- Arquitectura de MLU y pipeline de instrucciones
- Tipos de modelos soportados y casos de uso
Instalación del conjunto de herramientas 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 de grafos de cómputo
- Soporte para operaciones personalizadas en BANGPy
Implementación con el entorno de ejecución Neuware
- Conversión y carga de modelos
- Control de ejecución e inferencia
- Prácticas de implementación en edge y centros de datos
Optimización del rendimiento
- Mapeo de memoria y ajuste por capas
- Rastreo y perfilado de ejecución
- Cuellos de botella comunes y soluciones
Integración de MLU en aplicaciones
- Uso de las API de Neuware para integración de aplicaciones
- Soporte para streaming y modelos múltiples
- Escenarios de inferencia híbrida CPU-MLU
Proyecto integrador y caso de uso
- Laboratorio: Implementación de un modelo de visión o NLP
- Inferencia en edge con integración de BANGPy
- Pruebas de precisión y rendimiento
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de las estructuras de modelos de aprendizaje automático
- Experiencia con Python y/o C++
- Familiaridad con conceptos de implementación y aceleración de modelos
Público objetivo
- Desarrolladores de IA embebida
- Ingenieros de ML que implementan en edge o centros de datos
- Desarrolladores que trabajan con infraestructura de IA china
21 Horas
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática