Cambricon MLU Development with BANGPy and Neuware Schulung
Cambricon MLUs (Machine Learning Units) are specialized AI chips optimized for inference and training in edge and datacenter scenarios.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers who wish to build and deploy AI models using the BANGPy framework and Neuware SDK on Cambricon MLU hardware.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure the BANGPy and Neuware development environments.
- Develop and optimize Python- and C++-based models for Cambricon MLUs.
- Deploy models to edge and data center devices running Neuware runtime.
- Integrate ML workflows with MLU-specific acceleration features.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on use of BANGPy and Neuware for development and deployment.
- Guided exercises focused on optimization, integration, and testing.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course based on your Cambricon device model or use case, please contact us to arrange.
Schulungsübersicht
Introduction to Cambricon and MLU Architecture
- Overview of Cambricon’s AI chip portfolio
- MLU architecture and instruction pipeline
- Supported model types and use cases
Installing the Development Toolchain
- Installing BANGPy and Neuware SDK
- Environment setup for Python and C++
- Model compatibility and preprocessing
Model Development with BANGPy
- Tensor structure and shape management
- Computation graph construction
- Custom operation support in BANGPy
Deploying with Neuware Runtime
- Converting and loading models
- Execution and inference control
- Edge and data center deployment practices
Performance Optimization
- Memory mapping and layer tuning
- Execution tracing and profiling
- Common bottlenecks and fixes
Integrating MLU into Applications
- Using Neuware APIs for application integration
- Streaming and multi-model support
- Hybrid CPU-MLU inference scenarios
End-to-End Project and Use Case
- Lab: Deploying a vision or NLP model
- Edge inference with BANGPy integration
- Testing accuracy and throughput
Summary and Next Steps
Voraussetzungen
- An understanding of machine learning model structures
- Experience with Python and/or C++
- Familiarity with model deployment and acceleration concepts
Audience
- Embedded AI developers
- ML engineers deploying to edge or datacenter
- Developers working with Chinese AI infrastructure
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Cambricon MLU Development with BANGPy and Neuware Schulung - Booking
Cambricon MLU Development with BANGPy and Neuware Schulung - Enquiry
Cambricon MLU Development with BANGPy and Neuware - Beratungsanfrage
Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Advanced Edge AI Techniques
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Praktiker, Forscher und Entwickler, die die neuesten Fortschritte in der Edge-KI beherrschen, ihre KI-Modelle für den Edge-Einsatz optimieren und spezielle Anwendungen in verschiedenen Branchen erkunden möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- fortgeschrittene Techniken der Edge-KI-Modellentwicklung und -Optimierung zu erforschen.
- Modernste Strategien für den Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten zu implementieren.
- Spezialisierte Tools und Frameworks für fortgeschrittene Edge-KI-Anwendungen zu nutzen.
- Optimieren Sie die Leistung und Effizienz von Edge-KI-Lösungen.
- Innovative Anwendungsfälle und aufkommende Trends in der Edge-KI erforschen.
- Behandeln Sie fortschrittliche ethische und sicherheitstechnische Überlegungen bei Edge-KI-Implementierungen.
Building AI Solutions on the Edge
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Datenwissenschaftler und Technik-Enthusiasten, die praktische Fertigkeiten für den Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erwerben möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Prinzipien von Edge AI und ihre Vorteile zu verstehen.
- Die Edge-Computing-Umgebung einzurichten und zu konfigurieren.
- KI-Modelle für den Edge-Einsatz entwickeln, trainieren und optimieren.
- Praktische KI-Lösungen auf Edge-Geräten zu implementieren.
- Evaluierung und Verbesserung der Leistung von Modellen, die am Rande des Netzwerks eingesetzt werden.
- Ethische und sicherheitstechnische Überlegungen bei Edge-KI-Anwendungen anstellen.
Migrating CUDA Applications to Chinese GPU Architectures
21 StundenChinese GPU architectures such as Huawei Ascend, Biren, and Cambricon MLUs offer CUDA alternatives tailored for local AI and HPC markets.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level GPU programmers and infrastructure specialists who wish to migrate and optimize existing CUDA applications for deployment on Chinese hardware platforms.
By the end of this training, participants will be able to:
- Evaluate compatibility of existing CUDA workloads with Chinese chip alternatives.
- Port CUDA codebases to Huawei CANN, Biren SDK, and Cambricon BANGPy environments.
- Compare performance and identify optimization points across platforms.
- Address practical challenges in cross-architecture support and deployment.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on code translation and performance comparison labs.
- Guided exercises focused on multi-GPU adaptation strategies.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course based on your platform or CUDA project, please contact us to arrange.
Applied Edge AI
35 StundenKombinieren Sie in diesem umfassenden Kurs die transformative Kraft von KI mit der Agilität von Edge Computing. Lernen Sie, KI-Modelle direkt auf Edge-Geräten einzusetzen, vom Verständnis der CNN-Architekturen bis hin zur Beherrschung von Wissensdestillation und föderiertem Lernen. Diese praktische Schulung vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, die KI-Leistung für die Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung im Edge-Bereich zu optimieren.
Edge AI in Autonomous Systems
14 StundenDiese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure, Entwickler autonomer Fahrzeuge und KI-Forscher, die Edge AI für innovative autonome Systemlösungen nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle und die Vorteile von Edge AI in autonomen Systemen zu verstehen.
- KI-Modelle für die Echtzeitverarbeitung auf Edge-Geräten zu entwickeln und einzusetzen.
- Edge AI-Lösungen in autonomen Fahrzeugen, Drohnen und in der Robotik zu implementieren.
- Entwerfen und Optimieren von Steuerungssystemen mit Edge AI.
- Ethische und regulatorische Überlegungen bei autonomen KI-Anwendungen anstellen.
Edge AI: From Concept to Implementation
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und IT-Fachleute auf mittlerem Niveau, die ein umfassendes Verständnis von Edge AI vom Konzept bis zur praktischen Umsetzung, einschließlich Einrichtung und Bereitstellung, erlangen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die grundlegenden Konzepte von Edge AI zu verstehen.
- Edge AI-Umgebungen einzurichten und zu konfigurieren.
- Edge-KI-Modelle entwickeln, trainieren und optimieren.
- Edge-KI-Anwendungen bereitstellen und verwalten.
- Edge AI in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe zu integrieren.
- Ethische Erwägungen und Best Practices bei der Implementierung von Edge AI berücksichtigen.
Edge AI for Healthcare
14 StundenDiese Live-Schulung unter Anleitung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal, biomedizinische Ingenieure und KI-Entwickler, die Edge AI für innovative Lösungen im Gesundheitswesen nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle und die Vorteile von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
- KI-Modelle auf Edge-Geräten für Anwendungen im Gesundheitswesen zu entwickeln und einzusetzen.
- Edge-KI-Lösungen in tragbaren Geräten und Diagnosetools zu implementieren.
- Patientenüberwachungssysteme mit Edge AI zu entwickeln und einzusetzen.
- Ethische und regulatorische Überlegungen bei KI-Anwendungen im Gesundheitswesen anstellen.
Edge AI in Industrial Automation
14 StundenDiese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Industrieingenieure, Fertigungsfachleute und KI-Entwickler, die Edge-KI-Lösungen in der industriellen Automatisierung implementieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle von Edge AI in der Industrieautomation zu verstehen.
- Vorausschauende Wartungslösungen mit Edge AI zu implementieren.
- KI-Techniken für die Qualitätskontrolle in Fertigungsprozessen anwenden.
- Industrielle Prozesse mit Edge AI zu optimieren.
- Edge-KI-Lösungen in industriellen Umgebungen einsetzen und verwalten.
Edge AI for IoT Applications
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Systemarchitekten und Branchenexperten, die Edge AI zur Verbesserung von IoT-Anwendungen mit intelligenten Datenverarbeitungs- und Analysefunktionen nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen der Edge AI und ihre Anwendung im IoT zu verstehen.
- Edge AI-Umgebungen für IoT-Geräte einzurichten und zu konfigurieren.
- KI-Modelle auf Edge-Geräten für IoT-Anwendungen entwickeln und einsetzen.
- Echtzeit-Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung in IoT-Systemen implementieren.
- Integration von Edge AI mit verschiedenen IoT-Protokollen und -Plattformen.
- Ethische Überlegungen und bewährte Praktiken bei Edge AI für das IoT zu berücksichtigen.
Edge AI for Smart Cities
14 StundenDiese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Stadtplaner, Bauingenieure und Smart-City-Projektmanager, die Edge AI für Smart-City-Initiativen nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle von Edge AI in Smart-City-Infrastrukturen zu verstehen.
- Edge-KI-Lösungen für das Verkehrsmanagement und die Verkehrsüberwachung zu implementieren.
- Städtische Ressourcen mit Hilfe von Edge AI-Technologien zu optimieren.
- Edge AI in bestehende Smart-City-Systeme zu integrieren.
- Ethische und regulatorische Überlegungen bei Smart-City-Einsätzen anstellen.
Edge AI with TensorFlow Lite
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Datenwissenschaftler und KI-Experten, die TensorFlow Lite für Edge-KI-Anwendungen nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen von TensorFlow Lite und seine Rolle in Edge AI zu verstehen.
- KI-Modelle mit TensorFlow Lite entwickeln und optimieren.
- Einsatz von TensorFlow Lite-Modellen auf verschiedenen Edge-Geräten.
- Werkzeuge und Techniken zur Modellkonvertierung und -optimierung nutzen.
- Implementierung praktischer Edge AI-Anwendungen mit TensorFlow Lite.
Introduction to Edge AI
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger unter den Entwicklern und IT-Fachleuten, die die Grundlagen der Edge-KI und ihre einführenden Anwendungen verstehen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die grundlegenden Konzepte und die Architektur von Edge AI zu verstehen.
- Edge AI-Umgebungen einzurichten und zu konfigurieren.
- Einfache Edge AI-Anwendungen entwickeln und einsetzen.
- Die Anwendungsfälle und Vorteile von Edge AI zu erkennen und zu verstehen.
Optimizing AI Models for Edge Devices
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Entwickler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Systemarchitekten, die KI-Modelle für den Edge-Einsatz optimieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Herausforderungen und Anforderungen beim Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten zu verstehen.
- Modellkomprimierungstechniken anwenden, um die Größe und Komplexität von KI-Modellen zu reduzieren.
- Quantisierungsmethoden anwenden, um die Modelleffizienz auf Edge-Hardware zu verbessern.
- Implementierung von Pruning und anderen Optimierungstechniken zur Verbesserung der Modellleistung.
- Einsatz von optimierten KI-Modellen auf verschiedenen Edge-Geräten.
Performance Optimization on Ascend, Biren, and Cambricon
21 StundenAscend, Biren, and Cambricon are leading AI hardware platforms in China, each offering unique acceleration and profiling tools for production-scale AI workloads.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI infrastructure and performance engineers who wish to optimize model inference and training workflows across multiple Chinese AI chip platforms.
By the end of this training, participants will be able to:
- Benchmark models on Ascend, Biren, and Cambricon platforms.
- Identify system bottlenecks and memory/compute inefficiencies.
- Apply graph-level, kernel-level, and operator-level optimizations.
- Tune deployment pipelines to improve throughput and latency.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on use of profiling and optimization tools on each platform.
- Guided exercises focused on practical tuning scenarios.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course based on your performance environment or model type, please contact us to arrange.
Security and Privacy in Edge AI
14 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Cybersicherheitsexperten, Systemadministratoren und KI-Ethikforscher auf mittlerem Niveau, die Edge-KI-Lösungen sicher und ethisch korrekt einsetzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Herausforderungen für Sicherheit und Datenschutz bei Edge-KI zu verstehen.
- Best Practices für die Sicherung von Edge-Geräten und -Daten anzuwenden.
- Strategien zur Minderung von Sicherheitsrisiken bei Edge-KI-Implementierungen zu entwickeln.
- Ethische Überlegungen anzustellen und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.
- Sicherheitsbewertungen und Audits für Edge-KI-Anwendungen durchzuführen.