Cambricon MLU Development with BANGPy and Neuware 교육 과정
Cambricon MLUs (Machine Learning Units) are specialized AI chips optimized for inference and training in edge and datacenter scenarios.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers who wish to build and deploy AI models using the BANGPy framework and Neuware SDK on Cambricon MLU hardware.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure the BANGPy and Neuware development environments.
- Develop and optimize Python- and C++-based models for Cambricon MLUs.
- Deploy models to edge and data center devices running Neuware runtime.
- Integrate ML workflows with MLU-specific acceleration features.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on use of BANGPy and Neuware for development and deployment.
- Guided exercises focused on optimization, integration, and testing.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course based on your Cambricon device model or use case, please contact us to arrange.
Course Outline
Introduction to Cambricon and MLU Architecture
- Overview of Cambricon’s AI chip portfolio
- MLU architecture and instruction pipeline
- Supported model types and use cases
Installing the Development Toolchain
- Installing BANGPy and Neuware SDK
- Environment setup for Python and C++
- Model compatibility and preprocessing
Model Development with BANGPy
- Tensor structure and shape management
- Computation graph construction
- Custom operation support in BANGPy
Deploying with Neuware Runtime
- Converting and loading models
- Execution and inference control
- Edge and data center deployment practices
Performance Optimization
- Memory mapping and layer tuning
- Execution tracing and profiling
- Common bottlenecks and fixes
Integrating MLU into Applications
- Using Neuware APIs for application integration
- Streaming and multi-model support
- Hybrid CPU-MLU inference scenarios
End-to-End Project and Use Case
- Lab: Deploying a vision or NLP model
- Edge inference with BANGPy integration
- Testing accuracy and throughput
Summary and Next Steps
Requirements
- An understanding of machine learning model structures
- Experience with Python and/or C++
- Familiarity with model deployment and acceleration concepts
Audience
- Embedded AI developers
- ML engineers deploying to edge or datacenter
- Developers working with Chinese AI infrastructure
Open Training Courses require 5+ participants.
Cambricon MLU Development with BANGPy and Neuware 교육 과정 - Booking
Cambricon MLU Development with BANGPy and Neuware 교육 과정 - Enquiry
Cambricon MLU Development with BANGPy and Neuware - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Related Courses
Advanced Edge AI Techniques
14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge AI의 최신 발전 사항을 숙지하고 엣지 배포를 위해 AI 모델을 최적화하며 탐구하고자 하는 고급 수준의 AI 실무자, 연구원 및 개발자를 대상으로 합니다. 다양한 산업 분야에 걸쳐 전문화된 애플리케이션을 제공합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Edge AI 모델 개발 및 최적화의 고급 기술을 살펴보세요.
- 엣지 디바이스에 AI 모델을 배포하기 위한 최첨단 전략을 구현하세요.
- 고급 Edge AI 애플리케이션을 위한 전문 도구와 프레임워크를 활용하세요.
- Edge AI 솔루션의 성능과 효율성을 최적화합니다.
- Edge AI의 혁신적인 사용 사례와 새로운 트렌드를 살펴보세요.
- Edge AI 배포 시 고급 윤리 및 보안 고려 사항을 해결합니다.
Building AI Solutions on the Edge
14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 애플리케이션을 위해 에지 장치에 AI 모델을 배포하는 데 필요한 실용적인 기술을 얻고자 하는 중급 개발자, 데이터 과학자 및 기술 애호가를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Edge AI의 원리와 이점을 이해합니다.
- 엣지 컴퓨팅 환경을 설정하고 구성합니다.
- 엣지 배포를 위한 AI 모델을 개발, 교육 및 최적화합니다.
- 엣지 디바이스에 실용적인 AI 솔루션을 구현하세요.
- 엣지 배포 모델의 성능을 평가하고 개선합니다.
- Edge AI 애플리케이션의 윤리적 및 보안 고려 사항을 해결합니다.
Migrating CUDA Applications to Chinese GPU Architectures
21 HoursChinese GPU architectures such as Huawei Ascend, Biren, and Cambricon MLUs offer CUDA alternatives tailored for local AI and HPC markets.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level GPU programmers and infrastructure specialists who wish to migrate and optimize existing CUDA applications for deployment on Chinese hardware platforms.
By the end of this training, participants will be able to:
- Evaluate compatibility of existing CUDA workloads with Chinese chip alternatives.
- Port CUDA codebases to Huawei CANN, Biren SDK, and Cambricon BANGPy environments.
- Compare performance and identify optimization points across platforms.
- Address practical challenges in cross-architecture support and deployment.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on code translation and performance comparison labs.
- Guided exercises focused on multi-GPU adaptation strategies.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course based on your platform or CUDA project, please contact us to arrange.
Edge AI in Autonomous Systems
14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 혁신적인 자율 시스템 솔루션을 위해 Edge AI를 활용하려는 중급 로봇 엔지니어, 자율 차량 개발자 및 AI 연구원을 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 자율 시스템에서 Edge AI의 역할과 이점을 이해합니다.
- 에지 장치에서 실시간 처리를 위한 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
- 자율주행차, 드론, 로봇 공학에 Edge AI 솔루션을 구현합니다.
- Edge AI를 사용하여 제어 시스템을 설계하고 최적화합니다.
- 자율 AI 애플리케이션의 윤리적 및 규제적 고려 사항을 해결합니다.
Edge AI: From Concept to Implementation
14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 설정 및 배포를 포함하여 개념부터 실제 구현까지 Edge AI에 대한 포괄적인 이해를 얻고자 하는 중급 개발자 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Edge AI의 기본 개념을 이해합니다.
- Edge AI 환경을 설정하고 구성합니다.
- Edge AI 모델을 개발, 교육 및 최적화합니다.
- Edge AI 애플리케이션을 배포하고 관리합니다.
- Edge AI를 기존 시스템 및 워크플로와 통합합니다.
- Edge AI 구현 시 윤리적 고려 사항과 모범 사례를 다룹니다.
Edge AI for Financial Services
14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 금융 서비스에 Edge AI 솔루션을 구현하려는 중급 금융 전문가, 핀테크 개발자 및 AI 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 금융 서비스에서 Edge AI의 역할을 이해합니다.
- Edge AI를 사용하여 사기 탐지 시스템을 구현합니다.
- AI 기반 솔루션을 통해 고객 서비스를 강화하세요.
- 위험 관리 및 의사 결정을 위해 Edge AI를 적용합니다.
- 금융 환경에서 Edge AI 솔루션을 배포하고 관리하세요.
Edge AI for Healthcare
14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 혁신적인 의료 솔루션을 위해 Edge AI를 활용하려는 중급 의료 전문가, 생물 의학 엔지니어 및 AI 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 의료 분야에서 Edge AI의 역할과 이점을 이해합니다.
- 의료 애플리케이션용 에지 장치에서 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
- 웨어러블 장치 및 진단 도구에 Edge AI 솔루션을 구현합니다.
- Edge AI를 사용하여 환자 모니터링 시스템을 설계하고 배포합니다.
- 의료 AI 애플리케이션의 윤리적 및 규제적 고려 사항을 해결합니다.
Edge AI in Industrial Automation
14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 산업 자동화에 Edge AI 솔루션을 구현하려는 중급 산업 엔지니어, 제조 전문가 및 AI 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 산업 자동화에서 Edge AI의 역할을 이해합니다.
- Edge AI를 사용하여 예측 유지 관리 솔루션을 구현합니다.
- 제조 공정의 품질 관리를 위해 AI 기술을 적용합니다.
- Edge AI를 사용하여 산업 프로세스를 최적화합니다.
- 산업 환경에서 Edge AI 솔루션을 배포하고 관리하세요.
Edge AI for IoT Applications
14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge AI를 활용하여 지능형 데이터 처리 및 분석 기능으로 IoT 애플리케이션을 향상시키려는 중급 개발자, 시스템 설계자 및 업계 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Edge AI의 기본 사항과 IoT에서의 적용을 이해합니다.
- IoT 장치를 위한 Edge AI 환경을 설정하고 구성합니다.
- IoT 애플리케이션용 에지 장치에서 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
- IoT 시스템에서 실시간 데이터 처리 및 의사결정을 구현합니다.
- Edge AI를 다양한 IoT 프로토콜 및 플랫폼과 통합합니다.
- IoT용 Edge AI의 윤리적 고려 사항과 모범 사례를 다룹니다.
Edge AI for Smart Cities
14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 스마트 시티 이니셔티브에 Edge AI를 활용하려는 중급 도시 계획자, 토목 엔지니어 및 스마트 시티 프로젝트 관리자를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 스마트 시티 인프라에서 Edge AI의 역할을 이해합니다.
- 교통 관리 및 감시를 위한 Edge AI 솔루션을 구현합니다.
- Edge AI 기술을 사용하여 도시 자원을 최적화합니다.
- Edge AI를 기존 스마트 시티 시스템과 통합합니다.
- 스마트 시티 구축 시 윤리적 및 규제적 고려 사항을 해결합니다.
Edge AI with TensorFlow Lite
14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 TensorFlow Lite for Edge AI 애플리케이션을 활용하려는 중급 개발자, 데이터 과학자 및 AI 실무자를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- TensorFlow Lite의 기본 사항과 Edge AI에서의 역할을 이해합니다.
- TensorFlow Lite를 사용하여 AI 모델을 개발하고 최적화합니다.
- 다양한 에지 장치에 TensorFlow Lite 모델을 배포합니다.
- 모델 변환 및 최적화를 위한 도구와 기술을 활용합니다.
- TensorFlow Lite를 사용하여 실용적인 Edge AI 애플리케이션을 구현합니다.
Introduction to Edge AI
14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge AI의 기본 사항과 입문 애플리케이션을 이해하려는 초급 개발자 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Edge AI의 기본 개념과 아키텍처를 이해합니다.
- Edge AI 환경을 설정하고 구성합니다.
- 간단한 Edge AI 애플리케이션을 개발하고 배포합니다.
- Edge AI의 사용 사례와 이점을 식별하고 이해합니다.
Optimizing AI Models for Edge Devices
14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 엣지 배포를 위해 AI 모델을 최적화하려는 중급 AI 개발자, 기계 학습 엔지니어 및 시스템 설계자를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 에지 장치에 AI 모델을 배포하는 데 따른 과제와 요구 사항을 이해합니다.
- AI 모델의 크기와 복잡성을 줄이기 위해 모델 압축 기술을 적용합니다.
- 양자화 방법을 활용하여 에지 하드웨어의 모델 효율성을 향상합니다.
- 모델 성능을 향상시키기 위해 가지치기 및 기타 최적화 기술을 구현합니다.
- 다양한 엣지 디바이스에 최적화된 AI 모델을 배포하세요.
Performance Optimization on Ascend, Biren, and Cambricon
21 HoursAscend, Biren, and Cambricon are leading AI hardware platforms in China, each offering unique acceleration and profiling tools for production-scale AI workloads.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI infrastructure and performance engineers who wish to optimize model inference and training workflows across multiple Chinese AI chip platforms.
By the end of this training, participants will be able to:
- Benchmark models on Ascend, Biren, and Cambricon platforms.
- Identify system bottlenecks and memory/compute inefficiencies.
- Apply graph-level, kernel-level, and operator-level optimizations.
- Tune deployment pipelines to improve throughput and latency.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on use of profiling and optimization tools on each platform.
- Guided exercises focused on practical tuning scenarios.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course based on your performance environment or model type, please contact us to arrange.
Security and Privacy in Edge AI
14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge AI 솔루션을 보호하고 윤리적으로 배포하려는 중급 사이버 보안 전문가, 시스템 관리자 및 AI 윤리 연구원을 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Edge AI의 보안 및 개인 정보 보호 문제를 이해합니다.
- 에지 장치 및 데이터 보안을 위한 모범 사례를 구현합니다.
- Edge AI 배포의 보안 위험을 완화하기 위한 전략을 개발합니다.
- 윤리적 고려 사항을 다루고 규정 준수를 보장합니다.
- Edge AI 애플리케이션에 대한 보안 평가 및 감사를 수행합니다.