使用 BANGPy 和 Neuware 進行寒武紀 MLU 開發培訓
寒武紀 MLU(機器學習單元)是專為邊緣端和數據中心場景中的推理與訓練優化設計的專用 AI 晶片。
這門由講師授課的現場培訓(線上或線下)專為希望使用 BANGPy 框架和 Neuware SDK 在寒武紀 MLU 硬體上構建並部署 AI 模型的中級開發人員而設計。
完成本次培訓後,學員將能夠:
- 建立並配置 BANGPy 和 Neuware 開發環境。
- 針對寒武紀 MLU 開發並優化基於 Python 和 C++ 的模型。
- 將模型部署到運行 Neuware 運行時的邊緣及數據中心設備上。
- 將機器學習工作流程與 MLU 專屬加速功能相整合。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 實操使用 BANGPy 和 Neuware 進行開發與部署。
- 專注於優化、整合與測試的指導性練習。
課程自定義選項
- 如需根據您的寒武紀設備型號或具體用例申請自定義培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
寒武紀及 MLU 架構入門
- 寒武紀 AI 晶片產品組合概覽
- MLU 架構與指令流水線
- 支援的模型類型及應用場景
安裝開發工具鏈
- 安裝 BANGPy 和 Neuware SDK
- Python 和 C++ 環境配置
- 模型兼容性與預處理
使用 BANGPy 進行模型開發
- 張量結構與形狀管理
- 計算圖構建
- BANGPy 中的自定義算子支援
使用 Neuware 運行時進行部署
- 模型轉換與載入
- 執行與推理控制
- 邊緣及數據中心部署實務
效能優化
- 記憶體映射與層級調優
- 執行追蹤與性能分析
- 常見瓶頸及解決方案
將 MLU 整合至應用程序
- 使用 Neuware API 進行應用整合
- 流式處理與多模型支援
- CPU-MLU 混合推理場景
端到端項目與用例
- 實驗室:部署視覺或 NLP 模型
- 結合 BANGPy 的邊緣推理
- 測試準確率與吞吐量
總結與後續步驟
最低要求
- 了解機器學習模型結構
- 具備 Python 和/或 C++ 開發經驗
- 熟悉模型部署與加速相關概念
受眾
- 嵌入式 AI 開發人員
- 部署於邊緣或數據中心的 ML 工程師
- 從事中國 AI 基礎設施開發的開發人員
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macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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客戶評論 (1)
我們可以涵蓋高級主題,並運用實際案例
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- 理解邊緣人工智慧在金融服務中的角色。
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完成本培訓後,參加者將能夠:
- 理解邊緣AI在醫療保健中的角色與益處。
- 為醫療應用在邊緣裝置上開發並部署AI模型。
- 在穿戴式裝置和診斷工具中實施邊緣AI解決方案。
- 設計並部署使用邊緣AI的病人監測系統。
- 處理醫療保健AI應用中的倫理與法規考量。
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- 了解邊緣AI在工業自動化中的角色。
- 使用Edge AI實施預測性維護解決方案。
- 應用AI技術於製造流程的品質控制。
- 使用Edge AI優化工業流程。
- 在工業環境中部署和管理Edge AI解決方案。