문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
Cambricon 및 MLU 아키텍처 개요
- Cambricon의 AI 칩 포트폴리오 개요
- MLU 아키텍처 및 명령 파이프라인
- 지원되는 모델 유형 및 사용 사례
개발 툴체인 설치
- BANGPy 및 Neuware SDK 설치
- Python 및 C++ 환경 설정
- 모델 호환성 및 전처리
BANGPy를 활용한 모델 개발
- 텐서 구조 및 차원(shape) 관리
- 연산 그래프 구성
- BANGPy에서 커스텀 연산 지원
Neuware 런타임을 활용한 배포
- 모델 변환 및 로딩
- 실행 및 추론 제어
- 엣지 및 데이터센터 배포 관행
성능 최적화
- 메모리 매핑 및 레이어 튜닝
- 실행 트레이싱 및 프로파일링
- 흔한 병목 현상 및 해결 방법
애플리케이션에 MLU 통합
- 애플리케이션 통합을 위한 Neuware API 사용
- 스트리밍 및 다중 모델 지원
- 하이브리드 CPU-MLU 추론 시나리오
엔드투엔드 프로젝트 및 사용 사례
- 실습: 비전 또는 NLP 모델 배포
- BANGPy 통합을 통한 엣지 추론
- 정확도 및 처리량 테스트
요약 및 다음 단계
요건
- 머신러닝 모델 구조에 대한 이해
- Python 및/또는 C++ 개발 경험
- 모델 배포 및 가속 개념에 대한 숙지
대상 수강생
- 임베디드 AI 개발자
- 엣지 또는 데이터센터에 배포하는 ML 엔지니어
- 중국 AI 인프라와 작업하는 개발자
21 시간
회원 평가 (1)
고급 주제를 다루고 실제 사례를 통해 실습할 수 있습니다.
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
코스 - Advanced Edge AI Techniques
기계 번역됨