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コース概要
CambriconおよびMLUアーキテクチャの紹介
- CambriconのAIチップポートフォリオの概要
- MLUアーキテクチャおよび命令パイプライン
- 対応す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およびNeuware SDKのインストール
- PythonおよびC++用環境のセットアップ
- モデル互換性と前処理
BANGPyによるモデル開発
- テンソル構造と形状管理
- 計算グラフの構築
- BANGPyにおけるカスタム演算サポート
Neuwareランタイムによるデプロイメント
- モデルの変換とロード
- 実行および推論制御
- エッジおよびデータセンターデプロイメントの実践
パフォーマンス最適化
- メモリマッピングとレイヤーチューニング
- 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対処法
アプリケーションへのMLU統合
- アプリケーション統合のためのNeuware APIの利用
- ストリーミングおよびマルチモデルサポート
- ハイブリッドCPU-MLU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
- 実験:ビジョンモデルまたはNLPモデルのデプロイ
- BANGPy統合によるエッジ推論
- 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への理解
- Pythonおよび/またはC++の使用経験
- モデルデプロイメントおよびアクセラレーションの概念に関する知識
対象者
- 組み込みAI開発者
- エッジまたはデータセンターにデプロイするMLエンジニア
- 中国のAIインフラストラクチャと連携して開発を行う開発者
21 時間
お客様の声 (1)
高度なトピックをカバーし、実際の例を使って実践的に学べること
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
コース - Advanced Edge AI Techniques
機械翻訳