Cambricon MLU開発とBANGPy、Neuwareを使用した開発のトレーニングコース
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。
コース概要
CambriconとMLUアーキテクチャの概要
- CambriconのAIチップ製品群の概観
- MLUアーキテクチャと命令パイプライン
- サポートされるモデルタイプとユースケース
開発ツールチェーンのインストール
- BANGPyとNeuware SDKのインストール
- PythonおよびC++用の環境設定
- モデルの互換性と前処理
BANGPyを使用したモデル開発
- テンソル構造と形状管理
- 計算グラフの構築
- BANGPyでのカスタムオペレーションサポート
Neuwareランタイムを使用したデプロイメント
- モデルの変換とロード
- 実行および推論制御
- エッジとデータセンターのデプロイメント慣行
パフォーマンス最適化
- メモリマッピングと層調整
- 実行トレースとプロファイリング
- 一般的なボトルネックと解決策
アプリケーションへのMLUの統合
- Neuware APIを使用したアプリケーション統合
- ストリーミングとマルチモデルサポート
- CPU-MLUハイブリッド推論シナリオ
エンドツーエンドのプロジェクトとユースケース
- ラボ: 視覚またはNLPモデルのデプロイ
- BANGPy統合を使用したエッジ推論
- 精度とスループットのテスト
まとめと次のステップ
要求
- 機械学習モデル構造に関する理解
- Pythonおよび/またはC++の経験
- モデルデプロイメントとアクセラレーション概念に精通していること
対象者
- 組み込みAI開発者
- エッジまたはデータセンター向けのMLエンジニア
- 中国のAIインフラストラクチャを使用する開発者
オープントレーニングコースには5人以上が必要です。
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高度なエッジAIテクニック
14 時間このインストラクター主導のライブトレーニングは、最新のエッジAIの進歩を習得し、AIモデルのエッジ展開を最適化し、さまざまな業界での専門的な応用を探求することを目指す上級レベルのAI実践者、研究者、および開発者向けです(オンラインまたはオンサイト)。
このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことができるようになります:
- エッジAIモデルの開発と最適化に関する高度なテクニックを探究する。
- エッジデバイスでのAIモデルの展開に向けた最先端の戦略を実装する。
- 高度なエッジAIアプリケーションに使用される専門的なツールとフレームワークを利用する。
- エッジAIソリューションのパフォーマンスと効率を最適化する。
- 革新的なユースケースとエッジAIの新規トレンドを探求する。
- エッジAI展開における高度な倫理的およびセキュリティ上の考慮事項に対処する。
エッジデバイスでのAIソリューションの構築
14 時間このインストラクター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、中級レベルの開発者、データサイエンティスト、およびテック愛好家向けです。エッジデバイス上でさまざまなアプリケーションにAIモデルを展開する実践的なスキルを得たい方におすすめです。
このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- エッジAIの原理とその利点を理解する。
- エッジコンピューティング環境の設定と構成を行う。
- AIモデルを開発、訓練、最適化し、エッジデバイスへの展開を準備する。
- エッジデバイス上で実践的なAIソリューションを実装する。
- 展開されたエッジモデルの性能を評価し、改善する。
- エッジAIアプリケーションにおける倫理的およびセキュリティ的な考慮点に対処する。
CUDA アプリケーションの中国 GPU アーキテクチャへの移行
21 時間華為アセンディ、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。
自律システムにおけるエッジAI
14 時間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、中級レベルのロボット工学エンジニア、自動車開発者、AI研究者のために設計されています。エッジAIを活用して革新的な自律システムソリューションを構築したい方におすすめです。
このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to できます:
- 自律システムにおけるエッジAIの役割と利点を理解する。
- エッジデバイスでのリアルタイム処理のためにAIモデルを開発・導入する。
- 自動車、ドローン、ロボット工学におけるエッジAIソリューションを実装する。
- エッジAIを使用して制御システムを設計・最適化する。
- 自律AIアプリケーションにおける倫理的および規制上の考慮事項に対応する。
エッジAI:概念から実装まで
14 時間このインストラクター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、中級レベルの開発者やIT専門家向けに設計されており、エッジAIの概念から実践的な実装まで、セットアップと展開を含む包括的な理解を目指しています。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます:
- エッジAIの基本概念を理解する。
- エッジAI環境を設定および構成する。
- エッジAIモデルを開発、訓練、最適化する。
- エッジAIアプリケーションを展開および管理する。
- 既存のシステムやワークフローにエッジAIを統合する。
- エッジAIの実装における倫理的考慮事項とベストプラクティスに対処する。
金融サービス向けエッジAI
14 時間このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたは対面)は、中級レベルの金融専門家、フィンテック開発者、AIスペシャリストを対象としており、金融サービスでのエッジAIソリューションの実装を目指しています。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります:
- 金融サービスにおけるエッジAIの役割を理解する。
- エッジAIを使用して不正検出システムを実装する。
- AI駆動型ソリューションを通じて顧客サービスを向上させる。
- リスク管理と意思決定にエッジAIを活用する。
- 金融環境でのエッジAIソリューションの展開と管理を行う。
医療分野のエッジAI
14 時間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、中級レベルの医療専門家、バイオメディカルエンジニア、AI開発者を対象としており、革新的なヘルスケアソリューションにエッジAIを活用したい方々向けです。
このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- 医療分野におけるエッジAIの役割と利点を理解する。
- 医療アプリケーション向けにエッジデバイス上でAIモデルを開発し展開する。
- ウェアラブルデバイスと診断ツールでエッジAIソリューションを実装する。
- エッジAIを使用して患者モニタリングシステムの設計と展開を行う。
- 医療AIアプリケーションにおける倫理的および規制上の考慮事項に対処する。
エッジAIの産業自動化への応用
14 時間本講座は中級レベルの工業エンジニア、製造プロフェッショナル、AI開発者向けのインストラクター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)です。産業自動化にエッジAIソリューションを実装したい方におすすめです。
このトレーニング終了後、参加者は以下のことができます:
- 産業自動化におけるエッジAIの役割を理解する。
- エッジAIを使用した予測保守ソリューションを実装する。
- 製造プロセスでの品質管理にAI技術を適用する。
- エッジAIを使用して産業プロセスを最適化する。
- 産業環境でエッジAIソリューションを展開および管理する。
IoTアプリケーションのエッジAI
14 時間このインストラクター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、中級レベルの開発者、システムアーキテクト、および業界専門家を対象としており、IoTアプリケーションにスマートなデータ処理と分析機能を追加するためにエッジAIを活用することを目指しています。
このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- エッジAIの基礎とIoTへの適用について理解する。
- IoTデバイス用のエッジAI環境をセットアップおよび構成する。
- AIモデルを開発し、IoTアプリケーションに展開する。
- IoTシステムでリアルタイムのデータ処理と意思決定を実装する。
- エッジAIをさまざまなIoTプロトコルやプラットフォームに統合する。
- IoTのエッジAIにおける倫理的な配慮と最善の慣行に対処する。
スマートシティ向けエッジAI
14 時間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、中級レベルの都市計画者、土木技術者、およびスマートシティプロジェクトマネージャーを対象としており、エッジAIを活用してスマートシティイニシアチブを推進したい方々向けです。
本トレーニングの終了時には、受講者は以下のことができるようになります:
- エッジAIがスマートシティインフラストラクチャに果たす役割を理解する。
- 交通管理と監視のためのエッジAIソリューションを実装する。
- エッジAI技術を使用して都市のリソースを最適化する。
- 既存のスマートシティシステムにエッジAIを統合する。
- スマートシティ展開における倫理的および規制上の考慮事項に対処する。
Edge AI with TensorFlow Lite
14 時間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、中級レベルの開発者、データサイエンティスト、およびAI実務家向けに設計されています。TensorFlow Liteを使用してエッジAIアプリケーションを開発したい方におすすめです。
本トレーニングを修了した参加者は、以下のことができるようになります:
- TensorFlow Liteの基礎とそのエッジAIにおける役割を理解する。
- TensorFlow Liteを使用してAIモデルを開発し、最適化する。
- 各種エッジデバイスにTensorFlow Liteモデルを展開する。
- モデルの変換と最適化に使用されるツールや技術を利用する。
- TensorFlow Liteを使用して実践的なエッジAIアプリケーションを実装する。
エッジAI入門
14 時間このインストラクター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、エッジAIの基本概念とその初級的な応用について理解したい初心者レベルの開発者やITプロフェッショナルを対象としています。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能になります:
- エッジAIの基本概念とアーキテクチャを理解する。
- エッジAI環境を設定および構成する。
- 単純なエッジAIアプリケーションを開発および展開する。
- エッジAIのユースケースと利点を特定し理解する。
エッジデバイス向けのAIモデルの最適化
14 時間このインストラクター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、中級レベルのAI開発者、機械学習エンジニア、システムアーキテクト向けです。エッジ展開向けにAIモデルを最適化したい方におすすめです。
このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことが Able to できます:
- エッジデバイス上でAIモデルを展開する際の課題と要件を理解します。
- モデル圧縮技術を適用して、AIモデルのサイズと複雑さを減らします。
- 量子化手法を利用し、エッジハードウェア上のモデル効率を向上させます。
- プルーニングその他の最適化技術を実装して、モデルのパフォーマンスを改善します。
- 各種エッジデバイス上に最適化されたAIモデルを展開します。
Ascend、Biren、Cambricon 上のパフォーマンス最適化
21 時間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。
エッジAIにおけるセキュリティとプライバシー
14 時間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、中級レベルのサイバーセキュリティ専門家、システム管理者、AI倫理研究者を対象としています。これらの参加者は、エッジAIソリューションを安全かつ倫理的に展開することを目指しています。
このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- エッジAIにおけるセキュリティとプライバシーの課題を理解する。
- エッジデバイスとデータの保護に関する最善の実践を実装する。
- エッジAI展開におけるセキュリティリスク軽減戦略を開発する。
- 倫理的考慮事項に対処し、規制への準拠を確保する。
- エッジAIアプリケーションのセキュリティ評価と監査を行う。