Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

Cambricon ve MLU Mimarisine Giriş

  • Cambricon yapay zeka çipi portföyünün genel bakışı
  • MLU mimarisi ve komut hattı (instruction pipeline)
  • Desteklenen model türleri ve kullanım alanları

Geliştirme Araç Zincirinin Kurulumu

  • BANGPy ve Neuware SDK kurulumu
  • Python ve C++ için ortam yapılandırması
  • Model uyumluluğu ve ön işleme

BANGPy ile Model Geliştirme

  • Tansor yapısı ve şekil yönetimi
  • Hesaplama grafı (computation graph) inşası
  • BANGPy'de özel operasyon desteği

Neuware Çalışma Zamanı ile Dağıtım

  • Model dönüştürme ve yükleme
  • Çalıştırma ve çıkarım (inference) kontrolü
  • Uç ve veri merkezi dağıtım uygulamaları

Performans Optimizasyonu

  • Bellek eşleme (memory mapping) ve katman ayarları
  • Çalışma izleme ve profilleme
  • Yaygın darboğazlar ve çözümler

MLU'yu Uygulamalara Entegre Etme

  • Uygulama entegrasyonu için Neuware API'lerinin kullanımı
  • Veri akışı (streaming) ve çoklu model desteği
  • Hibrit CPU-MLU çıkarım senaryoları

Uçtan Uca Proje ve Kullanım Senaryosu

  • Laboratuvar: Bir görüntü veya NLP modelinin dağıtımı
  • BANGPy entegrasyonu ile uç çıkarım
  • Doğruluk ve veri yolu (throughput) testi

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Makine öğrenimi model yapıları hakkında anlayış
  • Python ve/veya C++ konusunda deneyim
  • Model dağıtımı ve hızlandırma kavramlarıyla aşinalık

Hedef Kitle

  • Gömülü yapay zeka geliştiricileri
  • Uç veya veri merkezi ortamına dağıtım yapan ML mühendisleri
  • Çin yapay zeka altyapısıyla çalışan geliştiriciler
 21 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (1)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler