Formation Cambricon MLU Development with BANGPy and Neuware
Les puces Cambricon MLU (Machine Learning Units) sont des circuits spécialisés pour l'inférence et la formation dans des scénarios de périphérie et de centre de données.
Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur place, est destinée aux développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent créer et déployer des modèles d'IA à l'aide du cadre BANGPy et du SDK Neuware sur le matériel Cambricon MLU.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Configurer et paramétrer les environnements de développement BANGPy et Neuware.
- Développer et optimiser des modèles basés sur Python et C++ pour Cambricon MLU.
- Déployer des modèles sur des appareils de périphérie et de centre de données exécutant le runtime Neuware.
- Intégrer les flux de travail d'IA avec les fonctionnalités d'accélération spécifiques à l'MLU.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactifs et discussion.
- Utilisation pratique de BANGPy et Neuware pour le développement et le déploiement.
- Exercices guidés axés sur l'optimisation, l'intégration et les tests.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours en fonction de votre modèle d'appareil Cambricon ou de votre cas d'utilisation, veuillez nous contacter pour organiser.
Plan du cours
Introduction à Cambricon et à l'architecture MLU
- Aperçu de la gamme de puces AI de Cambricon
- Architecture MLU et pipeline d'instructions
- Types de modèles pris en charge et cas d'utilisation
Installation du chaînage de développement
- Installation de BANGPy et de la SDK Neuware
- Configuration de l'environnement pour Python et C++
- Compatibilité des modèles et prétraitement
Développement de modèles avec BANGPy
- Gestion de la structure et de la forme des tenseurs
- Construction du graphe de calcul
- Soutien aux opérations personnalisées dans BANGPy
Déploiement avec le runtime Neuware
- Conversion et chargement des modèles
- Contrôle d'exécution et d'inférence
- Pratiques de déploiement aux bords et dans les centres de données
Optimisation des performances
- Mappage mémoire et ajustement des couches
- Suivi et profilage d'exécution
- Bouchons courants et corrections
Intégration de MLU dans les applications
- Utilisation des API Neuware pour l'intégration des applications
- Support du streaming et des modèles multiples
- Cas d'inférence hybride CPU-MLU
Projet de bout en bout et Use Case
- Atelier : Déploiement d'un modèle de vision ou NLP
- Inférence aux bords avec intégration BANGPy
- Test de précision et de débit
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des structures de modèles d'apprentissage automatique
- Expérience avec Python et/ou C++
- Familiarité avec les concepts de déploiement et d'accélération des modèles
Public cible
- Développeurs AI embarqués
- Ingénieurs ML déployant sur le bord ou dans un centre de données
- Développeurs travaillant avec l'infrastructure AI chinoise
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation Cambricon MLU Development with BANGPy and Neuware - Réservation
Formation Cambricon MLU Development with BANGPy and Neuware - Demande de renseignements
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- Comprendre les fondamentaux de la technologie 5G et son impact sur l'Edge AI.
- Déployer des modèles IA optimisés pour les applications à faible latence dans des environnements 5G.
- Mettre en œuvre des systèmes de prise de décision en temps réel en utilisant l'Edge AI et la connectivité 5G.
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Format du Cours
- Conférences interactives et discussions.
- Études de cas et exercices pratiques de conception d'architecture.
- Simulation pratique avec des outils edge ou conteneurs optionnels.
Options de Personnalisation du Cours
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- Explorer les techniques avancées dans le développement et l'optimisation des modèles IA Edge.
- Mettre en œuvre des stratégies à la pointe pour déployer des modèles IA sur des dispositifs edge.
- Utiliser des outils et frameworks spécialisés pour les applications avancées d'IA Edge.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes de l'IA en périphérie et ses avantages.
- Configurer et installer l'environnement de calcul en périphérie.
- Développer, entraîner et optimiser des modèles d'IA pour un déploiement edge.
- Implémenter des solutions pratiques d'IA sur les dispositifs en périphérie.
- Évaluer et améliorer la performance des modèles déployés en périphérie.
- Aborder les considérations éthiques et de sécurité dans les applications d'IA edge.
Systèmes d'IA aux bords sûrs et résilients
21 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de haut niveau en cybersécurité, aux ingénieurs IA et aux développeurs IoT qui souhaitent mettre en œuvre des mesures de sécurité robustes et des stratégies de résilience pour les systèmes Edge AI.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les risques et les vulnérabilités en matière de sécurité dans les déploiements Edge AI.
- Mettre en œuvre des techniques d'encryption et d'authentification pour la protection des données.
- Concevoir des architectures Edge AI résilientes capables de faire face aux menaces cybernétiques.
- Appliquer des stratégies de déploiement sécurisées des modèles IA dans les environnements edge.
CANN pour Edge AI Déploiement
14 HeuresLe kit Ascend CANN de Huawei permet d'effectuer des inférences puissantes sur les appareils de bord tels que le Ascend 310. CANN fournit des outils essentiels pour compiler, optimiser et déployer des modèles où la puissance de calcul et la mémoire sont limitées.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et intégrateurs d'IA intermédiaires qui souhaitent déployer et optimiser des modèles sur les appareils de bord Ascend en utilisant la chaîne d'outils CANN.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Préparer et convertir des modèles IA pour le Ascend 310 en utilisant les outils CANN.
- Construire des pipelines d'inférence légers à l'aide de MindSpore Lite et AscendCL.
- Optimiser la performance du modèle pour des environnements avec une puissance de calcul et une mémoire limitées.
- Déployer et surveiller les applications IA dans des cas d'utilisation réels en bordure.
Format de la formation
- Cours interactif et démonstration.
- Travail pratique avec des modèles spécifiques au bord et des scénarios.
- Exemples de déploiement en direct sur du matériel virtuel ou physique en bordure.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Migrer les applications CUDA vers les architectures GPU chinoises
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Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux programmeurs avancés GPU et aux spécialistes d'infrastructure qui souhaitent migrer et optimiser des applications CUDA existantes pour leur déploiement sur des plateformes matérielles chinoises.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Évaluer la compatibilité des charges de travail CUDA existantes avec les alternatives à base de puces chinoises.
- Migrer des bases de code CUDA vers Huawei CANN, Biren SDK et environnements Cambricon BANGPy.
- Comparer les performances et identifier les points d'optimisation sur différents plateformes.
- Aborder les défis pratiques du support inter-architecture et du déploiement.
Format de la formation
- Cours interactif et discussion.
- Laboratoires pratiques de traduction de code et de comparaison des performances.
- Exercices guidés axés sur les stratégies d'adaptation multi-GPU.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée basée sur votre plateforme ou projet CUDA, veuillez nous contacter pour organiser cela.
AI Edge pour l'Agriculture : Agriculture Intelligente et Surveillance Précise
21 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'agritech débutants et intermédiaires, aux spécialistes IoT et aux ingénieurs AI qui souhaitent développer et déployer des solutions Edge AI pour l'agriculture intelligente.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle de l'Edge AI dans l'agriculture de précision.
- Mettre en œuvre des systèmes de surveillance des cultures et du bétail pilotés par l'IA.
- Développer des solutions d'irrigation automatisée et de surveillance environnementale.
- Optimiser l'efficacité agricole grâce à l'analyse Edge AI en temps réel.
IA au Bord dans les Systèmes Autonomes
14 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux ingénieurs intermédiaires en robotique, aux développeurs de véhicules autonomes et aux chercheurs en IA qui souhaitent tirer parti de l'IA Edge pour des solutions innovantes dans les systèmes autonomes.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle et les avantages de l'IA Edge dans les systèmes autonomes.
- Développer et déployer des modèles IA pour un traitement en temps réel sur des dispositifs Edge.
- Mettre en œuvre des solutions d'IA Edge dans les véhicules autonomes, les drones et la robotique.
- Concevoir et optimiser des systèmes de contrôle à l'aide de l'IA Edge.
- Traiter les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA autonomes.
IA aux bords : De la conception à la mise en œuvre
14 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux développeurs et professionnels IT de niveau intermédiaire souhaitant acquérir une compréhension approfondie du Edge AI, des concepts à la mise en œuvre pratique, y compris la configuration et le déploiement.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts fondamentaux du Edge AI.
- Configurer des environnements Edge AI.
- Développer, entraîner et optimiser des modèles Edge AI.
- Déployer et gérer des applications Edge AI.
- Intégrer le Edge AI avec les systèmes et workflows existants.
- Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans la mise en œuvre du Edge AI.
IA au Bord pour la Vision par Ordinateur : Traitement d'Images en Temps Réel
21 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs intermédiaires et avancés en vision par ordinateur, développeurs IA et professionnels IoT qui souhaitent mettre en œuvre et optimiser des modèles de vision par ordinateur pour le traitement en temps réel sur les périphériques de bord.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondamentaux de l'IA de bord et ses applications dans la vision par ordinateur.
- Déployer des modèles d'apprentissage profond optimisés sur les périphériques de bord pour l'analyse d'images et de vidéos en temps réel.
- Utiliser des frameworks comme TensorFlow Lite, OpenVINO et NVIDIA Jetson SDK pour le déploiement des modèles.
- Optimiser les modèles IA pour la performance, l'efficacité énergétique et une inférence à faible latence.
IA au bord pour les Services Financiers
14 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels intermédiaires de la finance, aux développeurs fintech et aux spécialistes IA qui souhaitent mettre en œuvre des solutions Edge AI dans les services financiers.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle de l'IA au niveau du périphérique (Edge AI) dans les services financiers.
- Mettre en place des systèmes de détection de fraude à l'aide de l'IA au niveau du périphérique.
- Améliorer le service client grâce aux solutions pilotées par IA.
- Appliquer l'Edge AI pour la gestion des risques et la prise de décision.
- Déployer et gérer des solutions Edge AI dans les environnements financiers.
Edge AI pour la Santé
14 HeuresCette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de la santé, ingénieurs biomédicaux et développeurs d'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour des solutions de santé innovantes.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans la santé.
- Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils Edge pour des applications de santé.
- Mettre en œuvre des solutions Edge AI dans les appareils portables et les outils diagnostiques.
- Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients à l'aide de l'Edge AI.
- Aborder les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA en santé.
Intelligence Artificielle aux Bordures dans l'Automatisation Industrielle
14 HeuresCette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs industriels de niveau intermédiaire, aux professionnels de la fabrication et aux développeurs AI qui souhaitent mettre en œuvre des solutions Edge AI dans l'automatisation industrielle.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle de l'Edge AI dans l'automatisation industrielle.
- Mettre en œuvre des solutions de maintenance prédictive en utilisant l'Edge AI.
- Appliquer les techniques d'intelligence artificielle pour le contrôle de qualité dans les processus de fabrication.
- Optimiser les processus industriels à l'aide de l'Edge AI.
- Déployer et gérer des solutions Edge AI dans les environnements industriels.
Performance Optimization on Ascend, Biren, and Cambricon
21 HeuresAscend, Biren et Cambricon sont des plateformes de matériel IA leaders en Chine, chacune offrant des outils uniques d'accélération et de profilage pour les charges de travail AI à l'échelle de production.
Cette formation en direct dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs高级AI基础设施和性能工程师,他们希望在多个中国AI芯片平台上优化模型推理和训练工作流。
到本培训结束时,参与者将能够:
- 在Ascend、Biren和Cambricon平台上对模型进行基准测试。
- 识别系统瓶颈和内存/计算低效问题。
- 应用图级、内核级和操作符级优化。
- 调整部署管道以提高吞吐量和减少延迟。
课程格式
- 互动讲座和讨论。
- 在每个平台上实际使用性能分析和优化工具。
- 专注于实用调优场景的指导练习。
课程定制选项
- 如需基于您的性能环境或模型类型对此课程进行定制培训,请联系我们安排。