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課程簡介
寒武紀與MLU架構簡介
- 寒武紀AI晶片產品組合概覽
- MLU架構與指令管線
- 支援的模型類型與使用案例
安裝開發工具鏈
- 安裝BANGPy與Neuware SDK
- Python與C++環境設定
- 模型相容性與前處理
使用BANGPy進行模型開發
- 張量結構與形狀管理
- 計算圖建構
- BANGPy中的自訂運算支援
使用Neuware Runtime部署
- 轉換與載入模型
- 執行與推論控制
- 邊緣與數據中心部署實務
效能優化
- 記憶體映射與層級調校
- 執行追蹤與剖析
- 常見瓶頸與修復方法
將MLU整合至應用程式
- 使用Neuware API進行應用程式整合
- 串流與多模型支援
- 混合CPU-MLU推論場景
端對端專案與使用案例
- 實作:部署視覺或NLP模型
- 使用BANGPy整合進行邊緣推論
- 測試準確度與吞吐量
總結與後續步驟
最低要求
- 了解機器學習模型結構
- 具備Python與/或C++經驗
- 熟悉模型部署與加速概念
目標學員
- 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