日本 でのオンライン Cambricon (MLU) トレーニング

Ascend、Biren、Cambricon は中国で主要な AI ハードウェアプラットフォームであり、それぞれが大規模な AI タスク向けに独自のアクセラレーションとプロファイリングツールを提供しています。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中国の複数の AI チッププラットフォーム上でモデル推論と学習ワークフローを最適化したい上級レベルの AI インフラストラクチャおよびパフォーマンスエンジニア向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to になります:

• Ascend、Biren、Cambricon プラットフォーム上でモデルをベンチマークする。
• システムのボトルネックとメモリ/計算の非効率性を特定する。
• グラフレベル、カーネルレベル、およびオペレータレベルでの最適化を適用する。
• デプロイメントパイプラインを調整して、スループットとラティエンシーを向上させる。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 各プラットフォーム上でプロファイリングおよび最適化ツールを使用する実践的な操作。
• 実用的なチューニングシナリオに焦点を当てたガイド付き演習。

コースのカスタマイズオプション

• パフォーマンス環境やモデルタイプに基づいたこのコースのカスタマイズトレーニングをご希望の場合、ご連絡ください。

華為アセンディ、百綿、およびカムブリコン MLU などの中国の GPU アーキテクチャは、地元の AI と HPC 市場向けに特化した CUDA の代替品を提供しています。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、既存の CUDA アプリケーションを中国のハードウェアプラットフォームに移行および最適化したい高度な GPU プログラマーやインフラストラクチャ専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下を行うことができます：

• 既存の CUDA 負荷が中国製チップの代替品とどの程度互換性があるかを評価します。
• CUDA コードベースを華為 CANN、百綿 SDK、およびカムブリコン BANGPy 環境に移植します。
• プラットフォーム間でパフォーマンスを比較し、最適化ポイントを特定します。
• クロスアーキテクチャのサポートと展開における実用的な課題に対処します。

コースの形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• コード翻訳とパフォーマンス比較の手順実習。
• 複数 GPU への適応戦略に焦点を当てたガイダンス付き演習。

コースのカスタマイズオプション

• プラットフォームや CUDA プロジェクトに基づいてこのコースのカスタマイズ版をお求めの場合、ご連絡ください。

Cambricon MLUs（Machine Learning Units）は、エッジおよびデータセンターのシナリオで推論と学習に最適化された専用AIチップです。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、中級レベルの開発者がBANGPyフレームワークとNeuware SDKを使用してCambricon MLUハードウェア上でAIモデルを構築およびデプロイする方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able になります：

• BANGPyとNeuwareの開発環境を設定および構成します。
• PythonおよびC++ベースのモデルをCambricon MLUs向けに開発および最適化します。
• Neuwareランタイムを使用してエッジデバイスやデータセンターデバイスにモデルをデプロイします。
• MLU固有のアクセラレーション機能を統合したMLワークフローを作成します。

コース形式

• 対話型講義とディスカッション。
• BANGPyとNeuwareを使用した開発とデプロイの実践。
• 最適化、統合、テストに焦点を当てた指導付き演習。

コースカスタマイゼーションオプション

• Cambriconデバイスモデルやユースケースに基づいたカスタマイズされたトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。