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.
Schița de curs
Introducere în Cambricon și arhitectura MLU
- Prezentarea portofoliului de cipuri AI al Cambricon
- Arhitectura MLU și pipeline-ul de instrucțiuni
- Tipuri de modele acceptate 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 preprocessing
Dezvoltarea modelelor cu BANGPy
- Structura tensorilor și gestionarea formei
- 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 data center
Optimizarea performanței
- Maparea memoriei și acordarea fină a layer-elor
- Urmărirea execuției și profiling
- Bottleneck-uri comune și soluții
Integrarea MLU în aplicații
- Utilizarea API-urilor Neuware pentru integrarea aplicațiilor
- 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 acurateții și a throughput-ului
Rezumat și pași 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 din China
21 Ore
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
