Czipy Cambricon MLU nie są tylko procesorami — są chińskim odpowiedzią na skalowalną, wydajną przyspieszenie sztucznej inteligencji w środowiskach chmur, krawędzi i centrum danych.
Ten szkoleniowy kurs prowadzony przez instruktora wprowadza inżynierów i deweloperów sztucznej inteligencji w stek Cambricon: od wdrażania modeli uczenia głębokiego do optymalizacji wydajności na sprzęcie MLU.
Kursy są realizowane jako szkolenia online w czasie rzeczywistym za pomocą interaktywnego pracowni zdalnych, lub stacjonarne w Koszalin, gdzie laboratoria praktyczne odzwierciedlają wyzwania sztucznej inteligencji, dla których zbudowano Cambricon.
Czy skalujesz laboratorium sztucznej inteligencji, czy przygotowujesz zespół centrum danych na przyszłość, sesje stacjonarne mogą odbywać się w Twojej siedzibie w Koszalin lub w Centrum Szkoleniowym NobleProg zaprojektowanym dla intensywnego technicznego uczenia się.
Znane również jako Cambricon AI, przyspieszacz MLU lub jednostka Machine Learning, to szkolenie wspiera zespoły budujące infrastrukturę sztucznej inteligencji poza konwencjonalną drogą GPU.
NobleProg – Twój Lokalny Dostawca Szkoleniowy
Koszalin
Gwardia, Sportowa 34, Koszalin, Polska, 75-503
Sala szkoleniowa jest wyposażona w nowoczesne udogodnienia. Znajduje się 3 kilometry od centrum miasta. Obiekt posiada przestronny parking dla uczestników szkoleń, co zapewnia wygodny dostęp dla wszystkich kursantów.
Ascend, Biren i Cambricon są wiodącymi platformami sprzętowymi AI w Chinach, każda z nich oferuje unikalne narzędzia do przyspieszenia i profilowania dla zadań AI na skalę produkcyjną.
Ten szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów infrastruktury AI i wydajności, którzy chcą optymalizować przepływy wnioskowania modeli i uczenia się w różnych chińskich platformach układów scalonych AI.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Benchmarkować modele na platformach Ascend, Biren i Cambricon.
Wykrywać wąskie gardła systemowe i niedoskonałości w pamięci/obliczeniach.
Zastosować optymalizacje na poziomie grafu, jądra i operacji.
Dostosować kanały wdrażania w celu poprawy przepływu i opóźnienia.
Format Kursu
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Praktyczne używanie narzędzi profilowania i optymalizacji na każdej platformie.
Wskazówki dotyczące ćwiczeń skupionych na praktycznych scenariuszach dostosowywania.
Opcje dostosowania kursu
Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu na podstawie Twojego środowiska wydajności lub typu modelu, skontaktuj się z nami, aby to załatwić.
Chińskie architektury GPU, takie jak Huawei Ascend, Biren i Cambricon MLUs, oferują alternatywy dla CUDA, dostosowane do lokalnych rynków AI i HPC.
To prowadzone przez instruktora szkolenie (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych programistów GPU i specjalistów infrastruktury, którzy chcą migrować i optymalizować istniejące aplikacje CUDA do wdrażania na chińskich platformach sprzętowych.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Ocenić kompatybilność istniejących obciążenia CUDA z chińskimi alternatywami dla chipów.
Przenieść bazy kodów CUDA do środowisk Huawei CANN, Biren SDK i Cambricon BANGPy.
Porównać wydajność i zidentyfikować punkty optymalizacji między platformami.
Zadbać o praktyczne wyzwania związane z wsparciem dla wielu architektur i wdrażaniem.
Format kursu
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Praktyczne laboratoria dotyczące tłumaczenia kodów i porównywania wydajności.
Kierowane ćwiczenia skupione na strategiach adaptacji wielu GPU.
Opcje dostosowywania kursu
Aby zlecić dostosowane szkolenie dla tego kursu na podstawie Twojej platformy lub projektu CUDA, skontaktuj się z nami, aby ułożyć.
Cambricon MLUs (Machine Learning jednostki) to specjalizowane układy AI optymalizowane do wnioskowania i szkolenia w scenariuszach na krawędzi i w centrach danych.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla developerów na poziomie średnim, którzy chcą budować i wdrażać modele AI za pomocą frameworka BANGPy i SDK Neuware na sprzęcie Cambricon MLU.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
Konfigurować i ustawiać środowiska rozwojowe BANGPy i Neuware.
Rozwijać i optymalizować modele oparte na Python i C++ dla Cambricon MLU.
Wdrażać modele na urządzeniach na krawędzi i w centrum danych z uruchomionym środowiskiem wykonawczym Neuware.
Integrować przepływy pracy ML z funkcjami przyspieszenia specyficznymi dla MLU.
Format kursu
Interaktywna wykład i dyskusja.
Praktyczne używanie BANGPy i Neuware do rozwoju i wdrażania.
Zawarte ćwiczenia skupione na optymalizacji, integracji i testowaniu.
Opcje dostosowywania kursu
Aby zlecić dostosowane szkolenie dla tego kursu na podstawie modelu urządzenia Cambricon lub przypadku użycia, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia.
