대한민국 Cambricon (MLU) 과정

• Ascend, Biren, Cambricon 플랫폼에서 모델을 벤치마크할 수 있습니다.
• 시스템 병목 현상 및 메모리/계산 비효율성을 식별할 수 있습니다.
• 그래프 수준, 커널 수준, 그리고 연산자 수준 최적화를 적용할 수 있습니다.
• 처리량과 지연 시간을 향상시키기 위해 배포 파이프라인을 조정할 수 있습니다.

교육 형식

• 상호작용적인 강의와 토론.
• 각 플랫폼에서 프로파일링 및 최적화 도구를 직접 사용할 수 있습니다.
• 실제 튜닝 시나리오에 초점을 맞춘 안내된 연습.

교육 커스터마이징 옵션

• 성과 환경 또는 모델 유형에 따라 이 교육을 맞춤형으로 요청하려면, 커스터마이징을 조정하기 위해 문의하세요.

중국 GPU 아키텍처인 Huawei Ascend, Biren, Cambricon MLU는 현지 AI 및 HPC 시장을 위한 CUDA 대안으로 제공됩니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실시간 강의로, CUDA 애플리케이션을 중국 하드웨어 플랫폼에 배포하기 위해 기존 CUDA 애플리케이션을 마이그레이션하고 최적화하려는 고급 수준의 GPU 프로그래머와 인프라 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있게 됩니다:

• 기존 CUDA 작업 부하가 중국 칩 대안과의 호환성을 평가합니다.
• CUDA 코드베이스를 Huawei CANN, Biren SDK, Cambricon BANGPy 환경으로 포팅합니다.
• 플랫폼 간 성능을 비교하고 최적화 지점을 식별합니다.
• 다양한 아키텍처를 지원하고 배포하는 데 있어 실질적인 도전 과제를 해결합니다.

강좌 형식

• 상호작용 강의 및 토론
• 코드 변환 및 성능 비교 실습
• 다중 GPU 적응 전략에 중점을 둔 유도 연습

강좌 맞춤화 옵션

• 플랫폼이나 CUDA 프로젝트에 맞춘 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락을 취하여 조율하십시오.

Cambricon MLUs (Machine Learning 유닛)은 엣지 및 데이터 센터 시나리오에서 추론 및 학습을 위한 최적화된 전문 AI 칩입니다.

이 강사는 BANGPy 프레임워크와 Neuware SDK를 사용하여 Cambricon MLU 하드웨어에서 AI 모델을 구축하고 배포하고자 하는 중급 개발자를 대상으로 하는 온라인 또는 오프라인에서 진행되는 강의입니다.

이 강의가 끝나면 참가자들은 다음과 같은 작업을 할 수 있게 됩니다:

• BANGPy와 Neuware 개발 환경을 설정하고 구성합니다.
• Python 및 C++ 기반 모델을 Cambricon MLU에 개발하고 최적화합니다.
• Neuware 런타임을 실행하는 엣지 및 데이터 센터 장치에 모델을 배포합니다.
• MLU 특화 가속 기능을 사용한 ML 워크플로를 통합합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• BANGPy와 Neuware를 개발 및 배포에 직접 사용하는 실습.
• 최적화, 통합 및 테스트에 중점을 둔 지도 연습.

강의 맞춤화 옵션

• 강의를 Cambricon 장치 모델 또는 사용 사례에 맞게 맞춤화한 교육을 요청하려면, 연락하여 조정을 신청하십시오.