Cursuri de pregatire Dezvoltare pe Cambricon MLU cu BANGPy și Neuware
Cambricon MLU (Unități de Învățare Automată) sunt cipuri AI specializate, optimizate pentru inferență și antrenament în scenarii de margine și centre de date.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să construiască și să implementeze modele AI folosind cadrul BANGPy și SDK-ul Neuware pe hardware-ul Cambricon MLU.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze și să pregătească mediile de dezvoltare BANGPy și Neuware.
- Să dezvolte și să optimizeze modele bazate pe Python și C++ pentru Cambricon MLU.
- Să implementeze modele pe dispozitive de margine și centre de date care rulează runtime-ul Neuware.
- Să integreze fluxuri de lucru ML cu funcționalități de accelerare specifice MLU.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Utilizare practică a BANGPy și Neuware pentru dezvoltare și implementare.
- Exerciții ghidate axate pe optimizare, integrare și testare.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, bazat pe modelul dvs. de dispozitiv Cambricon sau cazul de utilizare, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Schița de curs
Introducere în Cambricon și Arhitectura MLU
- Prezentare generală a portofoliului de cipuri AI Cambricon
- Arhitectura MLU și pipeline-ul de instrucțiuni
- Tipuri de modele și cazuri de utilizare acceptate
Instalarea Lanțului de Instrumente de Dezvoltare
- Instalarea BANGPy și SDK-ului Neuware
- Configurarea mediului pentru Python și C++
- Compatibilitatea modelelor și preprocesarea
Dezvoltarea Modelelor cu BANGPy
- Structura tensorului și gestionarea formelor
- Construcția graficului de calcul
- Suport pentru operații personalizate în BANGPy
Implementare cu Runtime-ul Neuware
- Conversia și încărcarea modelelor
- Controlul execuției și inferenței
- Practici de implementare la margine și în centre de date
Optimizarea Performanței
- Maparea memoriei și ajustarea straturilor
- Urmărirea și profilarea execuției
- Gâtuiri comune și remedieri
Integrarea MLU în Aplicații
- Utilizarea API-urilor Neuware pentru integrarea aplicațiilor
- Suport pentru streaming și modele multiple
- Scenarii de inferență hibridă CPU-MLU
Proiect și Caz de Utilizare End-to-End
- Laborator: Implementarea unui model de viziune sau NLP
- Inferență la margine cu integrare BANGPy
- Testarea acurateței și a debitului
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea structurilor modelelor de învățare automată
- Experiență cu Python și/sau C++
- Cunoașterea conceptelor de implementare și accelerare a modelelor
Publicul Țintă
- Dezvoltatori AI încorporați
- Ingineri ML care implementează la margine sau în centre de date
- Dezvoltatori care lucrează cu infrastructura AI din China
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Cursuri de pregatire Dezvoltare pe Cambricon MLU cu BANGPy și Neuware - Rezervare
Cursuri de pregatire Dezvoltare pe Cambricon MLU cu BANGPy și Neuware - Solicitare
Dezvoltare pe Cambricon MLU cu BANGPy și Neuware - Cerere de consultanta
Cursuri viitoare
Cursuri înrudite
5G și Edge AI: Activarea Aplicațiilor cu Latență Ultra-Scăzută
21 OreAceastă pregătire condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor din telecomunicații de nivel intermediar, inginerilor AI și specialiștilor IoT care doresc să exploreze cum rețelele 5G accelerează aplicațiile Edge AI.
La finalul acestei pregătiri, participanții vor putea:
- Înțelege noțiunile de bază ale tehnologiei 5G și impactul său asupra Edge AI.
- Să implementeze modele AI optimizate pentru aplicații cu latență scăzută în medii 5G.
- Să implementeze sisteme de luare a deciziilor în timp real folosind Edge AI și conectivitatea 5G.
- Să optimizeze sarcinile de lucru AI pentru o performanță eficientă pe dispozitivele edge.
6G și Marginea Inteligentă
21 Ore6G și Marginea Inteligentă este un curs orientat spre viitor care explorează integrarea tehnologiilor wireless 6G cu computația de margine, ecosistemele IoT și procesarea de date bazată pe inteligență artificială pentru a sprijini infrastructuri inteligente, cu latență redusă și adaptive.
Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată arhitecților IT de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să proiecteze arhitecturi distribuite de generația următoare, valorificând sinergia dintre conectivitatea 6G și sistemele de margine inteligente.
La finalizarea acestui curs, participanții vor putea:
- Înțelege cum 6G va transforma computația de margine și arhitecturile IoT.
- Proiecta sisteme distribuite pentru operațiuni autonome, cu latență ultra-redusă și lățime de bandă ridicată.
- Integra inteligența artificială și analiza datelor la margine pentru luarea deciziilor inteligente.
- Planifica infrastructuri de margine scalabile, sigure și reziliente, pregătite pentru 6G.
- Evalua modele de afaceri și operaționale facilitate de convergența 6G-margine.
Formatul cursului
- Prelegeri și discuții interactive.
- Studii de caz și exerciții de proiectare a arhitecturilor aplicate.
- Simulări practice cu instrumente opționale de margine sau containere.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Tehnici Avansate de Edge AI
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată practicienilor, cercetătorilor și dezvoltatorilor avansați în domeniul AI care doresc să stăpânească cele mai recente avansări în Edge AI, să-și optimizeze modelele de AI pentru implementare pe dispozitive edge și să exploreze aplicații specializate în diverse industrii.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Explora tehnici avansate în dezvoltarea și optimizarea modelelor de Edge AI.
- Implementa strategii de ultimă oră pentru implementarea modelelor de AI pe dispozitive edge.
- Utiliza instrumente și cadre specializate pentru aplicații avansate de Edge AI.
- Optimiza performanța și eficiența soluțiilor de Edge AI.
- Explora cazuri de utilizare inovatoare și tendințe emergente în Edge AI.
- Aborda considerații etice și de securitate avansate în implementările de Edge AI.
Construirea de Soluții AI la Margine
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar, oamenilor de știință de date și entuziaștilor de tehnologie care doresc să dobândească abilități practice în implementarea modelelor de AI pe dispozitive de margine pentru diverse aplicații.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Înțelege principiile AI la Margine și beneficiile acesteia.
- Să configureze și să pregătească mediul de calcul la margine.
- Să dezvolte, să antreneze și să optimizeze modele de AI pentru implementare la margine.
- Să implementeze soluții practice de AI pe dispozitive de margine.
- Să evalueze și să îmbunătățească performanța modelelor implementate la margine.
- Să abordeze considerațiile etice și de securitate în aplicațiile AI la Margine.
Construirea de Sisteme Edge AI Securizate și Reziliente
21 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor avansați în domeniul securității cibernetice, inginerilor AI și dezvoltatorilor IoT care doresc să implementeze măsuri de securitate robuste și strategii de reziliență pentru sistemele Edge AI.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Să înțeleagă riscurile și vulnerabilitățile de securitate în implementările Edge AI.
- Să implementeze tehnici de criptare și autentificare pentru protecția datelor.
- Să proiecteze arhitecturi Edge AI reziliente care să reziste amenințărilor cibernetice.
- Să aplice strategii de implementare securizată a modelelor AI în medii edge.
CANN pentru Implementarea AI la Marginea Rețelei
14 OreSetul de instrumente Huawei Ascend CANN permite efectuarea de inferențe AI puternice pe dispozitive de margine, cum ar fi Ascend 310. CANN oferă instrumente esențiale pentru compilarea, optimizarea și implementarea modelelor în medii cu resurse de calcul și memorie limitate.
Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor și integratorilor AI de nivel intermediar care doresc să implementeze și să optimizeze modele pe dispozitive de margine Ascend folosind lanțul de instrumente CANN.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Pregăti și converti modele AI pentru Ascend 310 folosind instrumentele CANN.
- Construi pipeline-uri de inferență ușoare folosind MindSpore Lite și AscendCL.
- Optimiza performanța modelelor pentru medii cu resurse de calcul și memorie limitate.
- Implementa și monitoriza aplicații AI în cazuri de utilizare reală la marginea rețelei.
Formatul Cursului
- Prezentare interactivă și demonstrație.
- Lucrări practice în laborator cu modele și scenarii specifice marginii.
- Exemple live de implementare pe hardware virtual sau fizic de margine.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Migrarea Aplicațiilor CUDA pe Arhitecturi GPU Chinezești
21 OreArhitecturile GPU chinezești, cum ar fi Huawei Ascend, Biren și Cambricon MLU, oferă alternative la CUDA adaptate pentru piețele locale de AI și HPC.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat programatorilor avansați de GPU și specialiștilor în infrastructură care doresc să migreze și să optimizeze aplicațiile CUDA existente pentru implementare pe platforme hardware chinezești.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Evalua compatibilitatea sarcinilor de lucru CUDA existente cu alternativele de cipuri chinezești.
- Porta baze de cod CUDA în mediile Huawei CANN, Biren SDK și Cambricon BANGPy.
- Compara performanța și identifica punctele de optimizare pe diferite platforme.
- Aborda provocări practice în sprijinul și implementarea inter-arhitectură.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Laboratoare practice de traducere a codului și comparare a performanței.
- Exerciții ghidate axate pe strategii de adaptare multi-GPU.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs bazat pe platforma sau proiectul dvs. CUDA, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Edge AI pentru Agricultură: Ferme Inteligente și Monitorizare de Precizie
21 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul agrotehnologiei, specialiștilor în IoT și inginerilor AI, de la nivel începător până la intermediar, care doresc să dezvolte și să implementeze soluții Edge AI pentru ferme inteligente.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Înțelege rolul Edge AI în agricultura de precizie.
- Implementa sisteme de monitorizare a culturilor și animalelor bazate pe AI.
- Dezvolta soluții de irigare automată și monitorizare a mediului.
- Optimiza eficiența agricolă folosind analize Edge AI în timp real.
Edge AI în Sisteme Autonome
14 OreAceastă instruire condusă de un instructor, în format live <în > (online sau la fața locului), este destinată inginerilor de robotică de nivel intermediar, dezvoltatorilor de vehicule autonome și cercetătorilor în domeniul AI care doresc să valorifice Edge AI pentru soluții inovatoare de sisteme autonome.
La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Înțelege rolul și beneficiile Edge AI în sistemele autonome.
- Dezvolta și implementa modele AI pentru procesare în timp real pe dispozitive edge.
- Implementa soluții Edge AI în vehicule autonome, drone și robotică.
- Proiecta și optimiza sisteme de control folosind Edge AI.
- Aborda considerentele etice și de reglementare în aplicațiile AI autonome.
Edge AI: De la Concept la Implementare
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor și profesioniștilor IT de nivel intermediar care doresc să înțeleagă pe deplin conceptul de Edge AI, de la teorie la implementare practică, inclusiv configurarea și implementarea.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Înțelege conceptele fundamentale ale Edge AI.
- Să configureze și să gestioneze medii Edge AI.
- Să dezvolte, să antreneze și să optimizeze modele Edge AI.
- Să implementeze și să gestioneze aplicații Edge AI.
- Să integreze Edge AI cu sisteme și fluxuri de lucru existente.
- Să abordeze considerente etice și cele mai bune practici în implementarea Edge AI.
Edge AI pentru Vederea Artificială: Procesare de Imagini în Timp Real
21 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau onsite), este destinat inginerilor de vedere artificială de nivel intermediar și avansat, dezvoltatorilor de AI și profesioniștilor din domeniul IoT care doresc să implementeze și să optimizeze modele de vedere artificială pentru procesare în timp real pe dispozitive edge.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă elementele de bază ale Edge AI și aplicațiile sale în vedere artificială.
- Să implementeze modele de învățare profundă optimizate pe dispozitive edge pentru analiza în timp real a imaginilor și videoclipurilor.
- Să utilizeze framework-uri precum TensorFlow Lite, OpenVINO și NVIDIA Jetson SDK pentru implementarea modelelor.
- Să optimizeze modelele de AI pentru performanță, eficiență energetică și inferență cu latență redusă.
Edge AI pentru Serviciile Financiare
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor financiari de nivel intermediar, dezvoltatorilor fintech și specialiștilor în AI care doresc să implementeze soluții Edge AI în serviciile financiare.
La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:
- Înțelege rolul Edge AI în serviciile financiare.
- Implementa sisteme de detectare a fraudelor folosind Edge AI.
- Îmbunătăți serviciile pentru clienți prin soluții bazate pe AI.
- Aplica Edge AI pentru gestionarea riscurilor și luarea deciziilor.
- Implementa și gestiona soluții Edge AI în mediile financiare.
Edge AI pentru Sănătate
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în România (online sau onsite), este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății, inginerilor biomedicali și dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar care doresc să utilizeze Edge AI pentru soluții inovatoare în sănătate.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Înțelege rolul și beneficiile Edge AI în sănătate.
- Dezvolta și implementa modele de AI pe dispozitive edge pentru aplicații medicale.
- Implementa soluții Edge AI în dispozitive wearable și instrumente de diagnostic.
- Proiecta și implementa sisteme de monitorizare a pacienților folosind Edge AI.
- Aborda considerentele etice și de reglementare în aplicațiile de AI în sănătate.
Edge AI în Automatizarea Industrială
14 OreAceastă formare condusă de instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată inginerilor industriali de nivel intermediar, profesioniștilor din fabricație și dezvoltatorilor AI care doresc să implementeze soluții Edge AI în automatizarea industrială.
La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:
- Înțelege rolul Edge AI în automatizarea industrială.
- Implementa soluții de întreținere predictivă folosind Edge AI.
- Aplica tehnici AI pentru controlul calității în procesele de fabricație.
- Optimiza procesele industriale folosind Edge AI.
- Implementa și gestiona soluții Edge AI în medii industriale.
Optimizarea Performanțelor pe Ascend, Biren și Cambricon
21 OreAscend, Biren și Cambricon sunt platforme hardware de top pentru AI în China, fiecare oferind instrumente unice de accelerare și profiling pentru sarcini de AI la scară de producție.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor avansați de infrastructură și performanță AI care doresc să optimizeze fluxurile de lucru de inferență și antrenare a modelelor pe mai multe platforme de cipuri AI din China.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să realizeze benchmark-uri ale modelelor pe platformele Ascend, Biren și Cambricon.
- Să identifice punctele de blocare ale sistemului și ineficiențele de memorie/calcul.
- Să aplice optimizări la nivel de graf, kernel și operator.
- Să ajusteze pipeline-urile de implementare pentru a îmbunătăți debitul și latența.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Utilizare practică a instrumentelor de profiling și optimizare pe fiecare platformă.
- Exerciții ghidate axate pe scenarii practice de ajustare.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, bazat pe mediul dvs. de performanță sau tipul de model, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
