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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コース形式
- インタラクティブな講義とディスカッション。
- ケーススタディと適用アーキテクチャ設計演習。
- エッジまたはコンテナツールを使用した手動シミュレーション(オプション)。
コースカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズ版を依頼する場合は、お問い合わせください。
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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。
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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。
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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るようになります:
- エッジAIデプロイメントのセキュリティリスクと脆弱性を理解する。
- データ保護のための暗号化と認証技術を実装する。
- サイバー脅威に耐えるエッジAIアーキテクチャを設計する。
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- CANNツールを使用してAscend 310向けにAIモデルを準備し、変換します。
- MindSpore LiteとAscendCLを使用して軽量な推論パイプラインを構築します。
- 限られたコンピュートとメモリ環境でのモデル性能を最適化します。
- 実際のエッジユースケースでAIアプリケーションをデプロイおよび監視します。
コース形式
- 双方向の講義と実演。
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コースカスタマイゼーションオプション
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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。
Edge AI for Agriculture: Smart Farming and Precision Monitoring
21 時間この講師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)は、エッジAIソリューションをスマート農業に開発および展開したい初級から中堅レベルのアグリテック専門家、IoTスペシャリスト、およびAIエンジニアを対象としています。
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:
- 精密農業におけるEdge AIの役割を理解する。
- AI駆動型作物および家畜監視システムを実装する。
- 自動灌漑と環境センシングソリューションを開発する。
- リアルタイムのEdge AI分析を使用して農業効率を最適化する。
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。
エッジAIによるコンピュータビジョン:リアルタイム画像処理
21 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、中級から上級レベルのコンピュータビジョンエンジニア、AI開発者、IoTプロフェッショナルを対象としており、エッジデバイス上でリアルタイム処理を行うためのコンピュータビジョンモデルの実装と最適化を目指しています。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります:
- エッジAIの基礎とコンピュータビジョンへの応用を理解する。
- エッジデバイス上でリアルタイムの画像や動画分析を行うための最適化されたディープラーニングモデルを展開する。
- TensorFlow Lite、OpenVINO、NVIDIA Jetson SDKなどのフレームワークを使用してモデルを展開する。
- AIモデルのパフォーマンス、消費電力、低遅延推論のために最適化する。
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。
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。