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Plan du cours
Introduction à Cambricon et à l’architecture MLU
- Aperçu du portefeuille de puces IA de Cambricon
- Architecture MLU et pipeline d’instructions
- Types de modèles pris en charge et cas d’usage
Installation de la chaîne d’outils de développement
- Installation de BANGPy et du SDK Neuware
- Configuration de l’environnement pour Python et C++
- Compatibilité des modèles et prétraitement
Développement de modèles avec BANGPy
- Structure des tenseurs et gestion des formes
- Construction du graphe de calcul
- Prise en charge des opérations personnalisées dans BANGPy
Déploiement avec le runtime Neuware
- Conversion et chargement des modèles
- Contrôle de l’exécution et de l’inférence
- Bonnes pratiques de déploiement sur l’edge et le data center
Optimisation des performances
- Mémoire mappée et réglage des couches
- Tracing et profilage de l’exécution
- Goulots d’étranglement courants et solutions
Intégration des MLU dans les applications
- Utilisation des API Neuware pour l’intégration d’applications
- Prise en charge du streaming et de plusieurs modèles
- Scénarios d’inférence hybride CPU-MLU
Projet de bout en bout et cas d’usage
- TP : Déploiement d’un modèle de vision par ordinateur ou de NLP
- Inférence sur l’edge avec intégration BANGPy
- Test de la précision et du débit
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des structures de modèles d’apprentissage automatique
- Expérience avec Python et/ou C++
- Connaissance des concepts de déploiement et d’accélération de modèles
Public cible
- Développeurs d’IA embarquée
- Ingénieurs ML déployant sur l’edge ou le data center
- Développeurs travaillant avec l’infrastructure IA chinoise
21 Heures
Nos clients témoignent (1)
Nous pouvons aborder des sujets avancés et travailler avec des exemples concrets.
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Formation - Advanced Edge AI Techniques
Traduction automatique