Online Cambricon (MLU) Training in Deutschland

Ascend, Biren und Cambricon sind führende AI-Hardware-Plattformen in China, die jeweils einzigartige Tools zur Beschleunigung und Profiling für Produktions-AI-Aufgaben bieten.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an fortschrittliche AI-Infrastruktur- und Leistungstechniker, die Workflow zum Modell-Inferenz und -Training über verschiedene chinesische AI-Chip-Plattformen optimieren möchten.

Am Ende dieser Ausbildung werden Teilnehmer in der Lage sein:

• Modelle auf den Plattformen Ascend, Biren und Cambricon zu benchmarken.
• Systembottlenecks und ineffiziente Speicher-/Rechenprozesse zu identifizieren.
• Grafenebene-, Kernel-Ebene- und Operator-Ebene-Optimierungen anzuwenden.
• Bereitstellungs-Pipelines zu justieren, um Durchsatz und Latenz zu verbessern.

Format der Veranstaltung

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Hände-direkt Einsatz von Profiling- und Optimierungstools auf jeder Plattform.
• Führung durch Übungen, die sich auf praktische Justierungszenarien konzentrieren.

Möglichkeiten der Anpassung des Kurses

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs basierend auf Ihrer Leistungsumgebung oder Modelltyp anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Chinesische GPU-Architekturen wie Huawei Ascend, Biren und Cambricon MLUs bieten CUDA-Alternativen an, die auf lokale AI- und HPC-Märkte zugeschnitten sind.

Dieses von einem Dozenten durchgeführte Live-Seminar (Online oder Vorort) richtet sich an erfahrene GPU-Programmierer und Infrastruktur-Spezialisten, die bestehende CUDA-Anwendungen auf chinesische Hardwareplattformen migrieren und optimieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Kompatibilität bestehender CUDA-Arbeitssätze mit alternativen chinesischen Chips zu bewerten.
• CUDA-Codebasen in Umgebungen von Huawei CANN, Biren SDK und Cambricon BANGPy umzustellen.
• Leistung zu vergleichen und Optimierungspunkte über verschiedene Plattformen hinweg zu identifizieren.
• Praktische Herausforderungen im Bereich Cross-Architektur-Unterstützung und -Deployment anzugehen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Hände-direkt-in den Code-Übersetzungslabors mit Leistungsvergleich.
• Geleitete Übungen, die auf Multi-GPU-Adaptierungsstrategien fokussiert sind.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Zum Anfordern einer angepassten Ausbildung an Ihren Plattformbedarf oder CUDA-Projekt, kontaktieren Sie uns bitte zur Arrangement.

Cambricon MLUs (Machine Learning Units) sind spezialisierte AI-Chips, die für Inferenz und Training in Edge- und Datenzentren-Szenarien optimiert wurden.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, die Modelle mit dem BANGPy-Framework und der Neuware SDK auf Cambricon MLU-Hardware erstellen und bereitstellen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Entwicklungsumgebungen von BANGPy und Neuware einzurichten und zu konfigurieren.
• Python- und C++-basierte Modelle für Cambricon MLUs zu entwickeln und zu optimieren.
• Modelle auf Edge- und Datenzentren-Geräten bereitzustellen, die den Neuware Runtime ausführen.
• ML-Arbeitsabläufe mit MLU-spezifischen Beschleunigungsmerkmalen zu integrieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praxisorientierte Nutzung von BANGPy und Neuware zur Entwicklung und Bereitstellung.
• Führung durch Übungen, die sich auf Optimierung, Integration und Testen konzentrieren.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine an Ihren Cambricon-Gerätemodell oder Anwendungsfall angepasste Ausbildung zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.