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課程簡介
Cambricon與MLU架構介紹
- Cambricon AI晶片產品概覽
- MLU架構與指令流水線
- 支援的模型類型與應用場景
安裝開發工具鏈
- 安裝BANGPy與Neuware SDK
- Python與C++的環境設置
- 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中的自定義操作支援
使用Neuware Runtime進行部署
- 模型轉換與加載
- 執行與推理控制
- 邊緣與數據中心部署實踐
性能優化
- 內存映射與層調優
- 執行追蹤與性能分析
- 常見瓶頸與解決方案
將MLU整合至應用中
- 使用Neuware APIs進行應用整合
- 串流與多模型支援
- 混合CPU-MLU推理場景
端到端項目與Use Case
- 實驗室:部署視覺或NLP模型
- 使用BANGPy整合進行邊緣推理
- 測試準確性與吞吐量
總結與下一步
最低要求
- 了解機器學習模型結構
- 具備Python和/或C++的經驗
- 熟悉模型部署與加速概念
目標受眾
- 嵌入式AI開發者
- 部署至邊緣或數據中心的ML工程師
- 使用中國AI基礎設施的開發者
21 小時
客戶評論 (1)
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Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
課程 - Advanced Edge AI Techniques
機器翻譯