Cambricon MLU-Entwicklung mit BANGPy und Neuware Schulung
Cambricon MLUs (Machine Learning Units) sind spezialisierte KI-Chips, die für Inferenz und Training in Edge- und Rechenzentrums-Szenarien optimiert wurden.
Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler auf fortgeschrittenem Niveau, die mit dem BANGPy-Framework und dem Neuware SDK KI-Modelle auf Cambricon MLU-Hardware entwickeln und bereitstellen möchten.
Am Ende dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:
- Die Entwicklungsumgebungen für BANGPy und Neuware einzurichten und zu konfigurieren.
- Python- und C++-basierte Modelle für Cambricon MLUs zu entwickeln und zu optimieren.
- Modelle auf Edge- und Rechenzentrums-Geräten mit Neuware-Runtime bereitzustellen.
- ML-Workflows mit MLU-spezifischen Beschleunigungsfunktionen zu integrieren.
Kursformat
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Praktische Anwendung von BANGPy und Neuware für Entwicklung und Deployment.
- Geführte Übungen mit Fokus auf Optimierung, Integration und Tests.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs basierend auf Ihrem Cambricon-Gerätemodell oder Anwendungsfall anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
Schulungsübersicht
Einführung in Cambricon und MLU-Architektur
- Übersicht über das AI-Chip-Portfolio von Cambricon
- MLU-Architektur und Befehlspipeline
- Unterstützte Modellttypen und Anwendungsfälle
Installation der Entwicklungswerkzeugkette
- Installation von BANGPy und Neuware SDK
- Umgebungseinrichtung für Python und C++
- Modellkompatibilität und Vorverarbeitung
Modellentwicklung mit BANGPy
- Tensorstruktur und Formmanagement
- Konstruktion des Berechnungsgraphen
- Unterstützung benutzerdefinierter Operationen in BANGPy
Bereitstellung mit Neuware Runtime
- Konvertierung und Laden von Modellen
- Ausführung und Inferenzsteuerung
- Erfahrungen aus der Edge- und Rechenzentrums-Bereitstellung
Leistungsoptimierung
- Speicherzuordnung und Layer-Tuning
- Ausführungs-Verfolgung und Profiling
- Häufige Engpässe und Lösungen
Integration von MLU in Anwendungen
- Nutzung der Neuware-APIs für die Anwendungsentwicklung
- Streaming und Unterstützung mehrerer Modelle
- Gemischte CPU-MLU-Inferenz-Szenarien
End-to-End-Projekt und Anwendungsfall
- Labor: Bereitstellung eines Vision- oder NLP-Modells
- Edge-Inferenz mit BANGPy-Integration
- Tests auf Genauigkeit und Durchsatz
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis der Strukturen von Machine-Learning-Modellen
- Erfahrung mit Python und/oder C++
- Kenntnisse in den Konzepten der Modellbereitstellung und -beschleunigung
Zielgruppe
- Embedded-KI-Entwickler
- ML-Ingenieure, die Modelle an Edge-Geräten oder in Rechenzentren bereitstellen
- Entwickler, die mit chinesischer KI-Infrastruktur arbeiten
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Cambricon MLU-Entwicklung mit BANGPy und Neuware Schulung - Buchung
Cambricon MLU-Entwicklung mit BANGPy und Neuware Schulung - Anfrage
Cambricon MLU-Entwicklung mit BANGPy und Neuware - Beratungsanfrage
Erfahrungsberichte (1)
Dass wir uns mit fortgeschrittenen Themen befassen und an realen Beispielen arbeiten können
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Kurs - Advanced Edge AI Techniques
Maschinelle Übersetzung
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
5G und Edge-AI: Ermöglichung von Anwendungen mit extrem niedriger Latenz
21 StundenDiese live unterrichtete Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Telekommunikationsexpertinnen und -experten auf mittlerem Niveau, KI-Ingenieurinnen und -ingenieure sowie IoT-Spezialistinnen und -spezialisten, die untersuchen möchten, wie 5G-Netze Edge-AI-Anwendungen beschleunigen.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden:
- die Grundlagen der 5G-Technologie und deren Einfluss auf Edge-AI verstehen.
- KI-Modelle für Anwendungen mit niedriger Latenz in 5G-Umgebungen bereitstellen können.
- Echtzeit-Entscheidungssysteme mit Edge-AI und 5G-Konnektivität implementieren können.
- KI-Workloads für eine effiziente Leistung auf Edge-Geräten optimieren können.
6G und die intelligente Edge
21 StundenDas fortgeschrittene Kursangebot «6G und die intelligente Edge» untersucht die Integration von 6G-Funktechnologien mit Edge Computing, IoT-Ökosystemen und KI-gesteuerter Datenverarbeitung zur Unterstützung intelligenter, latenzarmer und adaptiver Infrastrukturen.
Dieser live vermittelte Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Architekten mit mittlerem Erfahrungsniveau, die die Synergie zwischen 6G-Konnektivität und intelligenten Edge-Systemen verstehen und nächste Generation verteilter Architekturen entwerfen möchten.
Nach Abschluss des Kurses können die Teilnehmer:
- Verstehen, wie 6G das Edge Computing und IoT-Architekturen transformieren wird.
- Verteilte Systeme für ultra-niedrige Latenz, hohe Bandbreite und autonome Operationen entwerfen.
- KI und Datenanalyse an der Edge integrieren, um intelligente Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
- Skalierbare, sichere und widerstandsfähige 6G-taugliche Edge-Infrastrukturen planen.
- Geschäfts- und Betriebsmodelle bewerten, die durch die Konvergenz von 6G und Edge ermöglicht werden.
Kursformat
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Fallstudien und angewandte Architekturdesign-Übungen.
- Praxisnahe Simulation mit optionalen Edge- oder Container-Tools.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Um eine individuell angepasste Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
Fortgeschrittene Techniken für Edge AI
14 StundenDiese durch einen Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Praktiker, Forscher und Entwickler auf fortgeschrittenem Niveau, die die neuesten Entwicklungen in der Edge AI beherrschen, ihre KI-Modelle für das Edge-Deployment optimieren und spezialisierte Anwendungen in verschiedenen Branchen erkunden möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Fortgeschrittene Techniken zur Entwicklung und Optimierung von Edge-AI-Modellen zu erkunden.
- neueste Strategien zur Bereitstellung von KI-Modellen auf Edge-Geräten umzusetzen.
- Spezialisierte Tools und Frameworks für erweiterte Edge-AI-Anwendungen zu nutzen.
- Die Leistung und Effizienz von Edge-AI-Lösungen zu optimieren.
- Innovative Anwendungsfälle und aufkommende Trends in der Edge AI zu erkunden.
- Fortgeschrittene ethische und sicherheitstechnische Aspekte bei der Bereitstellung von Edge AI zu berücksichtigen.
KI-Lösungen am Edge aufbauen
14 StundenDiese instructor-led-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit Vorkenntnissen, Data Scientists und Technikinteressierte, die praktische Fähigkeiten zur Bereitstellung von KI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erwerben möchten.
Am Ende dieser Schulung können Teilnehmende:
- Die Prinzipien von Edge AI und deren Vorteile verstehen.
- Die Edge-Computing-Umgebung einrichten und konfigurieren.
- KI-Modelle für den Einsatz am Edge entwickeln, trainieren und optimieren.
- Praktische KI-Lösungen auf Edge-Geräten implementieren.
- Die Leistung von am Edge bereitgestellten Modelle bewerten und verbessern.
- Ethische und sicherheitstechnische Aspekte bei Edge-AI-Anwendungen berücksichtigen.
Sichere und widerstandsfähige Edge-AI-Systeme aufbauen
21 StundenDieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Cybersecurity-Experten, KI-Ingenieure und IoT-Entwickler, die robuste Sicherheitsmassnahmen und Resilienzstrategien für Edge-AI-Systeme implementieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Sicherheitsrisiken und Schwachstellen bei Edge-AI-Implementierungen zu verstehen.
- Verschlüsselungs- und Authentifizierungstechniken zum Schutz der Daten einzusetzen.
- Widerstandsfähige Edge-AI-Architekturen zu entwerfen, die Cyberbedrohungen standhalten können.
- Sichere Strategien für die KI-Modellbereitstellung in Edge-Umgebungen anzuwenden.
CANN für Edge AI-Deployment
14 StundenDas Ascend CANN Toolkit von Huawei ermöglicht leistungsstarkes KI-Inferenzieren auf Edge-Geräten wie dem Ascend 310. CANN bietet wesentliche Tools zur Kompilierung, Optimierung und Bereitstellung von Modellen in Umgebungen mit begrenzter Rechenleistung und Speicher.
Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene KI-Entwickler und Integratoren, die Modelle auf Ascend Edge-Geräten mit der CANN-Toolchain bereitstellen und optimieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- KI-Modelle für den Ascend 310 mit CANN-Tools vorzubereiten und zu konvertieren.
- Leichtgewichtige Inferenz-Pipelines mit MindSpore Lite und AscendCL zu erstellen.
- Die Modellleistung für Umgebungen mit begrenzter Rechenleistung und Speicher zu optimieren.
- KI-Anwendungen in realen Edge-Einsatzszenarien bereitzustellen und zu überwachen.
Kursformat
- Interaktive Vorlesung und Demonstration.
- Praxisnahe Laboreinheiten mit Edge-spezifischen Modellen und Szenarien.
- Live-Bereitstellungsbeispiele auf virtueller oder physischer Edge-Hardware.
Maßschneiderte Optionen für den Kurs
- Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
Migration von CUDA-Anwendungen zu chinesischen GPU-Architekturen
21 StundenChinesische GPU-Architekturen wie Huawei Ascend, Biren und Cambricon MLUs bieten CUDA-Alternativen, die speziell für den lokalen KI- und HPC-Markt zugeschnitten sind.
Dieser von Instruktoren geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene GPU-Programmierer und Infrastruktur specialisten, die bestehende CUDA-Anwendungen migrieren und für den Einsatz auf chinesischen Hardwareplattformen optimieren möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Kompatibilität bestehender CUDA-Workloads mit alternativen chinesischen Chips zu bewerten.
- CUDA-Codebasen zu Huawei CANN, Biren SDK und Cambricon BANGPy-Umgebungen zu portieren.
- Leistungsmerkmale zu vergleichen und Optimierungspunkte über Plattformen hinweg zu identifizieren.
- Praktische Herausforderungen bei der plattformübergreifenden Unterstützung und dem Deployment anzugehen.
Kursformat
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Praktische Code-Übersetzungs- und Leistungsbewertungs-Labs.
- Geführte Übungen mit Fokus auf Multi-GPU-Anpassungsstrategien.
Kursanpassungsmöglichkeiten
- Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs basierend auf Ihrer Plattform oder Ihrem CUDA-Projekt anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
Angewandtes Edge AI
35 StundenKombinieren Sie die transformativen Kräfte der KI mit der Agilität von Edge Computing in diesem umfassenden Kurs. Lernen Sie, KI-Modelle direkt auf Endgeräten bereitzustellen – vom Verständnis von CNN-Architekturen bis zur Meisterschaft von Knowledge Distillation und Federated Learning. Diese praxisorientierte Schulung rüstet Sie mit den Fähigkeiten aus, um die KI-Leistung für Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung am Edge zu optimieren.
Edge AI für die Landwirtschaft: Intelligentes Farming und präzises Monitoring
21 StundenDiese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Agritech-Profis auf Einstiegs- bis fortgeschrittenem Niveau, IoT-Spezialisten und KI-Ingenieure, die Edge AI-Lösungen für intelligentes Farming entwickeln und einsetzen möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle von Edge AI in der präzisen Landwirtschaft zu verstehen.
- KI-gesteuerte Systeme zum Monitoring von Nutzpflanzen und Nutztieren umzusetzen.
- Automatisierte Bewässerungs- und Umwelt-Monitoring-Lösungen zu entwickeln.
- Die landwirtschaftliche Effizienz durch Echtzeit-Analysen mit Edge AI zu optimieren.
Edge AI in autonomen Systemen
14 StundenDiese von Instructoren geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotikingenieurinnen und Robotikingenieure, Entwickler autonomer Fahrzeuge sowie KI-Forschende, die Edge AI für innovative Lösungen in autonomen Systemen nutzen möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Die Rolle und Vorteile von Edge AI in autonomen Systemen verstehen.
- KI-Modelle für die Echtzeitverarbeitung auf Edge-Geräten entwickeln und bereitstellen.
- Edge-AI-Lösungen in autonomen Fahrzeugen, Drohnen und Robotern implementieren.
- Steuerungssysteme mit Edge AI entwerfen und optimieren.
- Ethische und regulatorische Aspekte autonomer KI-Anwendungen berücksichtigen.
Edge AI: Vom Konzept zur Implementierung
14 StundenDiese unterrichtsgesteuerte, live durchgeführte Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und IT-Fachleute mit mittlerem Niveau, die ein umfassendes Verständnis von Edge AI vom Konzept bis zur praktischen Implementierung, einschließlich Einrichtung und Bereitstellung, erlangen möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundkonzepte von Edge AI zu verstehen.
- Edge AI-Umgebungen einzurichten und zu konfigurieren.
- Edge AI-Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.
- Edge AI-Anwendungen bereitzustellen und zu verwalten.
- Edge AI in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe zu integrieren.
- Ethische Aspekte und Best Practices bei der Edge AI-Implementierung zu berücksichtigen.
Edge AI für Computer Vision: Echtzeit-Bildverarbeitung
21 StundenDieses live-durchgeführte, instruktorbasierte Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Computer-Vision-Ingenieure, KI-Entwickler und IoT-Professionals mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die Computer-Vision-Modelle für die Echtzeitverarbeitung auf Edge-Geräten implementieren und optimieren möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:
- Die Grundlagen von Edge AI und deren Anwendungen in der Computer Vision zu verstehen.
- Optimierte Deep-Learning-Modelle auf Edge-Geräten für die Echtzeit-Bild- und Videoanalyse bereitzustellen.
- Frameworks wie TensorFlow Lite, OpenVINO und NVIDIA Jetson SDK zur Modellbereitstellung zu nutzen.
- KI-Modelle hinsichtlich Leistung, Energieeffizienz und niedriger Latenz bei der Inferenz zu optimieren.
Edge AI für Finanzdienstleistungen
14 StundenDiese instructor-led-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte im Finanzbereich auf mittlerem Niveau, Fintech-Entwickler und KI-Spezialisten, die Edge-AI-Lösungen in Finanzdienstleistungen implementieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden:
- die Rolle von Edge AI in Finanzdienstleistungen verstehen.
- Betrugserkennungssysteme mit Edge AI implementieren können.
- den Kundenservice durch KI-gestützte Lösungen verbessern können.
- Edge AI für das Risikomanagement und die Entscheidungsfindung anwenden können.
- Edge-AI-Lösungen in Finanzumgebungen bereitstellen und verwalten können.
Edge AI im Gesundheitswesen
14 StundenDiese Dozent:in-gestützte Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an professionelle Fachkräfte im Gesundheitswesen mit mittlerem Niveau, Biomedizintechniker:innen und KI-Entwickler:innen, die Edge AI nutzen möchten, um innovative Lösungen für das Gesundheitswesen zu entwickeln.
Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:
- die Rolle und den Nutzen von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
- KI-Modelle für Gesundheitsanwendungen auf Edge-Geräten zu entwickeln und bereitzustellen.
- Edge-AI-Lösungen in Wearables und Diagnosegeräten zu implementieren.
- Patientenüberwachungssysteme unter Verwendung von Edge AI zu entwerfen und bereitzustellen.
- ethische und regulatorische Aspekte bei KI-Anwendungen im Gesundheitswesen zu berücksichtigen.
Performanceoptimierung auf Ascend, Biren und Cambricon
21 StundenAscend, Biren und Cambricon sind führende KI-Hardwareplattformen in China, die jeweils einzigartige Beschleunigungs- und Profiling-Tools für KI-Arbeitslasten im Produktionsmassstab anbieten.
Diese von Instruktoren geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Infrastruktur- und Performance-Ingenieure auf fortgeschrittenem Niveau, die Modell-Inference- und Trainingsworkflows über mehrere chinesische KI-Chipplattformen hinweg optimieren möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:
- Modelle auf den Plattformen Ascend, Biren und Cambricon zu benchmarken.
- Systemengpässe sowie Ineffizienzen im Bereich Speicher / Berechnung zu identifizieren.
- Optimierungen auf Graph-, Kernel- und Operator-Ebene anzuwenden.
- Bereitstellungs-Pipelines so abzustimmen, dass Durchsatz und Latenz verbessert werden.
Kursformat
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Praktische Anwendung von Profiling- und Optimierungstools auf jeder Plattform.
- Geführte Übungen mit Fokus auf praktische Abstimmungsszenarien.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, die auf Ihrer Performance-Umgebung oder Ihrem Modelltyp basiert, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.