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Temario del curso
Introducción a Cambricon y a la arquitectura MLU
- Resumen del portafolio de chips de IA de Cambricon.
- Arquitectura MLU y pipeline de instrucciones.
- Tipos de modelos admitidos y casos de uso.
Instalación de la cadena de herramientas de desarrollo
- Instalación del SDK BANGPy y Neuware.
- Configuración del entorno para Python y C++.
- Compatibilidad de modelos y preprocesamiento.
Desarrollo de modelos con BANGPy
- Estructura de tensores y gestión de formas (shapes).
- Construcción del grafo de computación.
- Soporte para operaciones personalizadas en BANGPy.
Implementación con el entorno de ejecución Neuware
- Conversión y carga de modelos.
- Control de la ejecución e inferencia.
- Buenas prácticas de implementación en el extremo y centros de datos.
Optimización del rendimiento
- Mapeo de memoria y ajuste por capas.
- Rastreo (tracing) y perfilado de la ejecución.
- Cuellos de botella comunes y soluciones.
Integración de MLU en aplicaciones
- Uso de las API de Neuware para integrar aplicaciones.
- Soporte para transmisión de datos (streaming) y múltiples modelos.
- Escenarios de inferencia híbrida CPU-MLU.
Proyecto final y caso de uso extremo a extremo
- Laboratorio: implementación de un modelo de visión por computadora o procesamiento de lenguaje natural (NLP).
- Inferencia en el extremo con integración de BANGPy.
- Pruebas de precisión y rendimiento (throughput).
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Conocimiento de la estructura de modelos de aprendizaje automático.
- Experiencia con Python y/o C++.
- Concierto sobre conceptos de implementación y aceleración de modelos.
Público objetivo
- Desarrolladores de IA integrada (embedded).
- Ingenieros de ML que implementan soluciones en el extremo o en 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
