Cursos de Cambricon (MLU) en Richmond

Ascend, Biren y Cambricon son plataformas de hardware de IA líderes en China, cada una ofrece herramientas únicas de aceleración y perfilado para cargas de trabajo de IA a escala de producción.

Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a ingenieros avanzados de infraestructura e IA y rendimiento que desean optimizar flujos de trabajo de inferencia y entrenamiento de modelos en múltiples plataformas de chips AI chinos.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Benchmarkear modelos en las plataformas Ascend, Biren y Cambricon.
• Identificar cuellos de botella del sistema e ineficiencias de memoria/cómputo.
• Aplicar optimizaciones a nivel de gráficos, núcleos y operadores.
• Ajustar pipelines de despliegue para mejorar el rendimiento y la latencia.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• Uso práctico de herramientas de perfilado y optimización en cada plataforma.
• Ejercicios guiados enfocados en escenarios de ajuste prácticos.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su entorno de rendimiento o tipo de modelo, por favor contáctenos para organizarlo.

Las arquitecturas GPU chinas, como Huawei Ascend, Biren y Cambricon MLUs, ofrecen alternativas a CUDA adaptadas para los mercados de IA y HPC locales.

Este entrenamiento en vivo (en línea u onsite) dirigido por un instructor está destinado a programadores avanzados de GPU y especialistas en infraestructura que desean migrar y optimizar aplicaciones existentes de CUDA para su implementación en plataformas de hardware chinas.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Evaluando la compatibilidad de las cargas de trabajo existentes de CUDA con alternativas de chips chinos.
• Migrar bases de código de CUDA a entornos Huawei CANN, Biren SDK y Cambricon BANGPy.
• Comparar el rendimiento e identificar puntos de optimización en distintas plataformas.
• Abordar desafíos prácticos en el soporte y la implementación entre arquitecturas.

Formato del Curso

• Charlas interactivas y discusiones.
• Laboratorios de traducción de código y comparaciones de rendimiento prácticos.
• Ejercicios guiados enfocados en estrategias de adaptación multi-GPU.

Opciones para la Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada basada en su plataforma o proyecto CUDA, contáctenos para organizarlo.

Las unidades MLU de Cambricon (Machine Learning) son chips especializados en IA optimizados para inferencia y entrenamiento en escenarios de borde y centros de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores intermedios que desean construir y desplegar modelos de IA utilizando el marco BANGPy y el SDK Neuware en hardware MLU de Cambricon.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y configurar los entornos de desarrollo de BANGPy y Neuware.
• Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para las unidades MLU de Cambricon.
• Desplegar modelos a dispositivos de borde y centros de datos que ejecutan el tiempo de ejecución Neuware.
• Integrar flujos de trabajo de IA con características de aceleración específicas de MLU.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Uso práctico de BANGPy y Neuware para desarrollo y despliegue.
• Ejercicios guiados enfocados en optimización, integración y pruebas.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada basada en el modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso específico, contáctenos para organizarlo.