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 Duração 21 horas

Programa do Curso

Introdução à Cambricon e à Arquitetura da MLU

  • Visão geral do portefólio de chips de IA da Cambricon
  • Arquitetura da MLU e pipeline de instruções
  • Tipos de modelos suportados e casos de uso

Instalação da Toolchain de Desenvolvimento

  • Instalação do BANGPy e SDK Neuware
  • Configuração do ambiente para Python e C++
  • Compatibilidade e pré-processamento de modelos

Desenvolvimento de Modelos com BANGPy

  • Estrutura de tensores e gestão de formas
  • Construção de grafos de computação
  • Suporte a operações personalizadas no BANGPy

Implementação com Neuware Runtime

  • Conversão e carregamento de modelos
  • Controlo de execução e inferência
  • Práticas de implementação em edge e datacenter

Otimização de Desempenho

  • Mapeamento de memória e ajuste de camadas
  • Rastreio de execução e perfilamento
  • Gargalos comuns e respetivas correções

Integração da MLU em Aplicações

  • Utilização das APIs Neuware para integração de aplicações
  • Suporte a streaming e a múltiplos modelos
  • Cenários de inferência híbrida CPU-MLU

Projeto de Extremo a Extremo e Caso de Uso

  • Laboratório: Implementação de um modelo de visão ou NLP
  • Inferência em edge com integração BANGPy
  • Teste de precisão e taxa de processamento

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão das estruturas de modelos de aprendizado de máquina
  • Experiência com Python e/ou C++
  • Familiaridade com conceitos de implementação e aceleração de modelos

Público-Alvo

  • Desenvolvedores de IA embebida
  • Engenheiros de ML que implementam em edge ou datacenter
  • Desenvolvedores que trabalham com infraestrutura de IA chinesa

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