Cambricon MLU Development with BANGPy and Neuware 교육 과정
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.
Course Outline
Cambricon 및 MLU 아키텍처 소개
- Cambricon의 AI 칩 포트폴리오 개요
- MLU 아키텍처 및 명령 파이프라인
- 지원 모델 유형 및 사용 사례
개발 도구 체인 설치
- BANGPy 및 Neuware SDK 설치
- Python 및 C++에 대한 환경 설정
- 모델 호환성 및 사전 처리
BANGPy를 통한 모델 개발
- 텐서 구조 및 형태 관리
- 계산 그래프 구성
- BANGPy에서 사용자 정의 연산 지원
Neuware 런타임을 통한 배포
- 모델 변환 및 로딩
- 실행 및 추론 제어
- 엣지 및 데이터 센터 배포 방법
성능 최적화
- 메모리 매핑 및 레이어 조정
- 실행 추적 및 프로파일링
- 일반적인 병목 현상 및 해결책
애플리케이션에 MLU 통합
- 애플리케이션 통합을 위한 Neuware API 사용
- 스트리밍 및 다중 모델 지원
- 하이브리드 CPU-MLU 추론 시나리오
Use Case 및 종단 간 프로젝트
- 랩: 비전 또는 NLP 모델 배포
- BANGPy 통합을 통한 엣지 추론
- 정확도 및 처리량 테스트
요약 및 다음 단계
Requirements
- 머신러닝 모델 구조에 대한 이해
- Python와/또는 C++에 대한 경험
- 모델 배포 및 가속화 개념에 대한 익숙함
대상
- 임베디드 AI 개발자
- 엣지 또는 데이터 센터에 배포하는 ML 엔지니어
- 중국 AI 인프라와 작업하는 개발자
Open Training Courses require 5+ participants.
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고급 Edge AI 기법
14 Hours이 강사 지도형 라이브 훈련은 대한민국 (온라인 또는 오프라인)에서 진행되며, 엣지 AI의 최신 발전 동향을 습득하고, 엣지 배포를 위한 AI 모델을 최적화하며, 다양한 산업 분야에서 전문화된 응용 프로그램을 탐구하고자 하는 고급 수준의 AI 전문가, 연구원, 개발자를 대상으로 합니다.
이 훈련을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있을 것입니다:
- 엣지 AI 모델 개발 및 최적화에 대한 고급 기법을 탐구합니다.
- 엣지 디바이스에 AI 모델을 배포하기 위한 최신 전략을 구현합니다.
- 고급 엣지 AI 응용 프로그램에 대한 전문 도구와 프레임워크를 활용합니다.
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- 엣지 AI의 원칙과 그 혜택을 이해합니다.
- 엣지 컴퓨팅 환경을 설정하고 구성합니다.
- 엣지 배포를 위한 AI 모델을 개발, 학습 및 최적화합니다.
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21 Hours중국 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.
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- 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.
에지 AI in 자율 시스템
14 Hours이 강사는 온라인 또는 현장 교육을 통해 중급 수준의 로봇 공학자, 자율 주행 차량 개발자, 그리고 AI 연구자들이 자율 시스템 솔루션을 위한 혁신적인 Edge AI를 활용하는 방법을 배우도록 설계되었습니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:
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- 자율 주행 차량, 드론, 그리고 로봇에 Edge AI 솔루션을 구현합니다.
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이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:
- 엣지 AI의 기본 개념을 이해합니다.
- 엣지 AI 환경을 설정하고 구성합니다.
- 엣지 AI 모델을 개발, 학습, 최적화합니다.
- 엣지 AI 애플리케이션을 배포하고 관리합니다.
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- 금융 서비스에서 Edge AI의 역할을 이해합니다.
- Edge AI를 사용하여 사기 탐지 시스템을 구현합니다.
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헬스케어를 위한 엣지 AI
14 Hours이 강사는 대한민국(온라인 또는 오프라인)에서 중급 수준의 의료 전문가, 생체공학자, AI 개발자가 에지 AI를 활용한 혁신적인 의료 솔루션을 구현할 수 있도록 지원합니다.
이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:
- 의료 분야에서 에지 AI의 역할과 혜택을 이해합니다.
- 의료 애플리케이션을 위한 에지 장치에 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
- 웨어러블 장치와 진단 도구에 에지 AI 솔루션을 구현합니다.
- 에지 AI를 활용한 환자 모니터링 시스템을 설계하고 배포합니다.
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에지 AI 산업 자동화
14 Hours이 강사는 온라인 또는 현장에서 실시간으로 진행되는 교육으로, 산업 공학자, 제조업 전문가, AI 개발자 등 중급 수준의 전문가를 대상으로 에지 AI 솔루션을 산업 자동화에 구현하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.이 교육을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:
- 산업 자동화에서 에지 AI의 역할 이해하기.
- 에지 AI를 사용하여 예측 유지보수 솔루션 구현하기.
- 제조 공정에 대한 품질 관리에서 AI 기술 적용하기.
- 에지 AI를 사용하여 산업 공정 최적화하기.
- 산업 환경에서 에지 AI 솔루션 배포 및 관리하기.
Edge AI for IoT Applications
14 Hours이 강사는 주제별로 직접 강의하는, 실시간 온라인 또는 오프라인 교육으로, 중간 수준의 개발자, 시스템 아키텍트, 그리고 산업 전문가들이 IoT 애플리케이션을 지능적인 데이터 처리 및 분석 기능으로 향상시키기 위해 Edge AI를 활용하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.
이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:
- Edge AI의 기본 개념과 IoT에서의 응용을 이해합니다.
- IoT 디바이스에 대한 Edge AI 환경을 설정하고 구성합니다.
- IoT 애플리케이션에 대한 Edge 디바이스에서 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
- IoT 시스템에서 실시간 데이터 처리 및 의사결정을 구현합니다.
- Edge AI를 다양한 IoT 프로토콜 및 플랫폼과 통합합니다.
- IoT에서의 Edge AI에서 윤리적 고려사항과 최선의 실천 방법을 다루습니다.
Edge AI 스마트 시티를 위한
14 Hours이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 진행하는 교육으로, 스마트 도시 계획자, 토목 기술자 및 스마트 도시 프로젝트 관리자가 스마트 도시 이니셔티브를 위해 Edge AI를 활용하고자 하는 중급 수준을 목표로 합니다.
이 교육을 마친 후, 참가자는 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다:
- 스마트 도시 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 도시 시스템에 통합합니다.
- 스마트 도시 배포에서 윤리적 및 규제 고려 사항을 다루습니다.
Edge AI with TensorFlow Lite
14 Hours이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 진행하는 실습 교육으로, 중간 수준의 개발자, 데이터 과학자, 그리고 AI 전문가가 TensorFlow Lite를 활용하여 Edge AI 애플리케이션을 개발하고자 하는 사람들에게 맞춤형 교육입니다.
이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:
- TensorFlow Lite의 기본 원리와 Edge AI에서의 역할을 이해합니다.
- TensorFlow Lite를 사용하여 AI 모델을 개발하고 최적화합니다.
- TensorFlow Lite 모델을 다양한 엣지 디바이스에 배포합니다.
- 모델 변환 및 최적화를 위한 도구와 기법을 활용합니다.
- TensorFlow Lite를 사용하여 실용적인 Edge AI 애플리케이션을 구현합니다.
엣지 AI 소개
14 Hours이 강사 주도형 라이브 교육은 온라인 또는 현장에서 제공되며, 엣지 AI의 기본 개념과 초보적인 응용 프로그램을 이해하고자 하는 초급 개발자 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:
- 엣지 AI의 기본 개념과 아키텍처를 이해합니다.
- 엣지 AI 환경 설정을 구성합니다.
- 간단한 엣지 AI 응용 프로그램을 개발하고 배포합니다.
- 엣지 AI의 사용 사례와 장점을 식별하고 이해합니다.
에지 디바이스용 AI 모델 최적화
14 Hours이 인스트럭터-리드, 라이브 트레이닝 (온라인 또는 오프라인)은 AI 모델을 엣지 배포에 최적화하려는 중급 AI 개발자, 머신러닝 엔지니어, 시스템 아키텍트를 대상으로 합니다.
이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:
- 엣지 디바이스에 AI 모델을 배포하는 데 대한 도전 과제와 요구 사항을 이해합니다.
- AI 모델의 크기와 복잡성을 줄이기 위해 모델 압축 기술을 적용합니다.
- 엣지 하드웨어에서의 모델 효율성을 향상시키기 위해 양자화 방법을 활용합니다.
- 모델 성능을 향상시키기 위해 프루닝 및 기타 최적화 기술을 구현합니다.
- 다양한 엣지 디바이스에 최적화된 AI 모델을 배포합니다.
Performance Optimization on Ascend, Biren, and Cambricon
21 Hours- 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.
보안 및 엣지 AI의 프라이버시
14 Hours이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 직접 교육을 통해 중간 수준의 사이버 보안 전문가, 시스템 관리자, AI 윤리 연구자가 엣지 AI 솔루션을 안전하게 배포하고 윤리적으로 활용할 수 있도록 지원합니다.
이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있습니다:
- 엣지 AI의 보안 및 개인정보 보호 문제 이해.
- 엣지 장치와 데이터를 보호하기 위한 최선의 관행 구현.
- 엣지 AI 배포에서의 보안 위험을 줄이기 위한 전략 개발.
- 윤리적 고려 사항 해결하고 규제 준수.
- 엣지 AI 애플리케이션에 대한 보안 평가 및 감사 실시.