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Programa do Curso
Introdução à Cambricon e à Arquitetura MLU
- Visão geral da carteira de chips de IA da Cambricon.
- Arquitetura do MLU e pipeline de instruções.
- Tipos de modelos e casos de uso suportados.
Instalação da Toolchain de Desenvolvimento
- Instalação do BANGPy e do SDK Neuware.
- Configuração do ambiente para Python e C++.
- Compatibilidade de modelos e pré-processamento.
Desenvolvimento de Modelos com BANGPy
- Estrutura de tensores e gerenciamento de dimensões.
- Construção de gráficos computacionais.
- Suporte a operações personalizadas no BANGPy.
Implantação com o Neuware Runtime
- Conversão e carregamento de modelos.
- Controle de execução e inferência.
- Práticas de implantação em borda e datacenters.
Otimização de Desempenho
- Mapeamento de memória e ajuste de camadas.
- Rastreamento e perfil de execução (profiling).
- Gargalos comuns e suas correções.
Integração do MLU em Aplicações
- Uso das APIs do Neuware para integração em aplicações.
- Suporte a streaming e múltiplos modelos.
- Cenários de inferência híbrida com CPU e MLU.
Projeto Final Integrado e Caso de Uso
- Lab: Implantação de um modelo de visão computacional ou NLP.
- Inferência na borda com integração do BANGPy.
- Testes de precisão e throughput (vazão).
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão das estruturas de modelos de aprendizado de máquina.
- Experiência com Python e/ou C++.
- Conhecimento sobre conceitos de implantação e aceleração de modelos.
Público-alvo
- Desenvolvedores de IA integrada (embedded AI).
- Engenheiros de ML que implementam soluções na borda ou em datacenters.
- Desenvolvedores que trabalham com infraestrutura de IA chinesa.
21 Horas
Testemunhos de Clientes (1)
Que possamos abordar tópicos avançados e trabalhar com exemplos do mundo real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Máquina Traduzida