台灣現場Cambricon (MLU)培訓

Ascend、Biren和寒武紀是中國領先的AI硬體平台，各自提供獨特的加速和分析工具，以支援生產級別的AI工作負載。

本課程由講師現場授課，可採線上或線下方式進行。對象為進階級的AI基礎設施與效能工程師，旨在協助學員優化跨多個中國AI晶片平台的模型推理與訓練工作流程。

完成本課程後，學員將能夠：

• 在Ascend、Biren和寒武紀平台上對模型進行基準測試。
• 識別系統瓶頸及記憶體/運算效率低下之處。
• 套用圖層、核心層及運算子層級的優化策略。
• 調整部署流程，以提升吞吐量並降低延遲。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 動手使用各平台的分析與優化工具。
• 聚焦於實際調參場景的引導式練習。

課程自訂選項

• 若需根據您的效能環境或模型類型，為此課程安排客製化培訓，請聯繫我們以便安排。

中國的 GPU 架構（如華為昇騰、必易科技及寒武紀 MLU）為當地 AI 和高性能運算市場提供了針對性的 CUDA 替代方案。

本課程由講師進行現場或線上實作培訓，旨在協助進階等級的 GPU 程式設計師和基礎設施專家遷移並優化現有的 CUDA 應用程式，以部署至中國硬體平台。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 評估現有 CUDA 工作負載與中國晶片替代方案的相容性。
• 將 CUDA 程式碼庫移植至華為 CANN、必易科技 SDK 及寒武紀 BANGPy 環境。
• 比較不同平台的效能並找出優化點。
• 解決跨架構支援和部署中的實際挑戰。

課程格式

• 互動式講座與討論。
• 實作程式碼移植及效能比較實驗室。
• 指導式練習，專注於多 GPU 適應策略。

課程客製化選項

• 若需根據您的平台或 CUDA 專案申請此課程的客製化培訓，請聯繫我們進行安排。

寒武紀 MLU（機器學習單元）是專為邊緣運算和數據中心場景中的推論與訓練而優化的 AI 晶片。

本課程由講師帶領，提供線上或線下直播培訓，適合希望利用 BANGPy 框架和 Neuware SDK 在寒武紀 MLU 硬體上構建及部署 AI 模型的初級開發人員。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 設置並配置 BANGPy 和 Neuware 開發環境。
• 為寒武紀 MLU 開發並優化基於 Python 和 C++ 的模型。
• 將模型部署到運行 Neuware 運行時的邊緣設備及數據中心設備上。
• 將機器學習工作流程與針對 MLU 專屬加速功能進行整合。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 實際操作使用 BANGPy 和 Neuware 進行開發與部署。
• 重點指導優化、整合及測試的練習。

課程客製化選項

• 如需基於您的寒武紀設備型號或使用案例申請本課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排事宜。