Cambricon MLU Development with BANGPy and Neuware Training Course

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk praktisi, peneliti, dan pengembang AI tingkat lanjut yang ingin menguasai kemajuan terbaru dalam Edge AI, mengoptimalkan model AI mereka untuk penerapan edge, dan mengeksplorasi aplikasi khusus di berbagai industri.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Jelajahi teknik tingkat lanjut dalam pengembangan dan pengoptimalan model Edge AI.
• Menerapkan strategi mutakhir untuk menerapkan model AI pada perangkat edge.
• Memanfaatkan alat dan kerangka kerja khusus untuk aplikasi Edge AI tingkat lanjut.
• Mengoptimalkan kinerja dan efisiensi solusi Edge AI.
• Jelajahi kasus penggunaan inovatif dan tren yang muncul di Edge AI.
• Mengatasi pertimbangan etika dan keamanan tingkat lanjut dalam penerapan Edge AI.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah, ilmuwan data, dan penggemar teknologi yang ingin memperoleh keterampilan praktis dalam menerapkan model AI pada perangkat edge untuk berbagai aplikasi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip Edge AI dan manfaatnya.
• Menyiapkan dan mengonfigurasi lingkungan komputasi edge.
• Kembangkan, latih, dan optimalkan model AI untuk penerapan edge.
• Menerapkan solusi AI praktis pada perangkat edge.
• Evaluasi dan tingkatkan performa model yang diterapkan di edge.
• Mengatasi pertimbangan etika dan keamanan dalam aplikasi Edge AI.

Chinese 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.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk insinyur robotika tingkat menengah, pengembang kendaraan otonom, dan peneliti AI yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk solusi sistem otonom yang inovatif.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran dan manfaat Edge AI dalam sistem otonom.
• Kembangkan dan terapkan model AI untuk pemrosesan real-time di perangkat edge.
• Menerapkan solusi Edge AI pada kendaraan otonom, drone, dan robotika.
• Rancang dan optimalkan sistem kontrol menggunakan Edge AI.
• Mengatasi pertimbangan etika dan peraturan dalam aplikasi AI otonom.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah dan profesional TI yang ingin mendapatkan pemahaman komprehensif tentang Edge AI mulai dari konsep hingga implementasi praktis, termasuk penyiapan dan penerapan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar Edge AI.
• Menyiapkan dan mengonfigurasi lingkungan Edge AI.
• Kembangkan, latih, dan optimalkan model Edge AI.
• Menyebarkan dan mengelola aplikasi Edge AI.
• Integrasikan Edge AI dengan sistem dan alur kerja yang ada.
• Mengatasi pertimbangan etis dan praktik terbaik dalam penerapan Edge AI.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk profesional keuangan tingkat menengah, pengembang fintech, dan spesialis AI yang ingin menerapkan solusi Edge AI dalam layanan keuangan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran Edge AI dalam layanan keuangan.
• Menerapkan sistem deteksi penipuan menggunakan Edge AI.
• Meningkatkan layanan pelanggan melalui solusi berbasis AI.
• Terapkan Edge AI untuk manajemen risiko dan pengambilan keputusan.
• Terapkan dan kelola solusi Edge AI di lingkungan keuangan.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk profesional kesehatan tingkat menengah, insinyur biomedis, dan pengembang AI yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk solusi perawatan kesehatan yang inovatif.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Pahami peran dan manfaat Edge AI dalam layanan kesehatan.
• Mengembangkan dan menerapkan model AI pada perangkat edge untuk aplikasi perawatan kesehatan.
• Menerapkan solusi Edge AI pada perangkat wearable dan alat diagnostik.
• Rancang dan terapkan sistem pemantauan pasien menggunakan Edge AI.
• Mengatasi pertimbangan etika dan peraturan dalam aplikasi AI perawatan kesehatan.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk insinyur industri tingkat menengah, profesional manufaktur, dan pengembang AI yang ingin menerapkan solusi Edge AI dalam otomasi industri.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Pahami peran Edge AI dalam otomasi industri.
• Menerapkan solusi pemeliharaan prediktif menggunakan Edge AI.
• Menerapkan teknik AI untuk kontrol kualitas dalam proses manufaktur.
• Optimalkan proses industri menggunakan Edge AI.
• Terapkan dan kelola solusi Edge AI di lingkungan industri.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah, arsitek sistem, dan profesional industri yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk meningkatkan aplikasi IoT dengan kemampuan pemrosesan dan analitik data yang cerdas.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar Edge AI dan penerapannya di IoT.
• Menyiapkan dan mengonfigurasi lingkungan Edge AI untuk perangkat IoT.
• Mengembangkan dan menerapkan model AI pada perangkat edge untuk aplikasi IoT.
• Menerapkan pemrosesan data dan pengambilan keputusan secara real-time dalam sistem IoT.
• Integrasikan Edge AI dengan berbagai protokol dan platform IoT.
• Mengatasi pertimbangan etis dan praktik terbaik di Edge AI untuk IoT.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk perencana kota tingkat menengah, insinyur sipil, dan manajer proyek kota pintar yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk inisiatif kota pintar.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran Edge AI dalam infrastruktur kota pintar.
• Menerapkan solusi Edge AI untuk manajemen dan pengawasan lalu lintas.
• Optimalkan sumber daya perkotaan menggunakan teknologi Edge AI.
• Integrasikan Edge AI dengan sistem kota pintar yang ada.
• Mengatasi pertimbangan etika dan peraturan dalam penerapan kota pintar.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang tingkat menengah, ilmuwan data, dan praktisi AI yang ingin memanfaatkan TensorFlow Lite untuk aplikasi Edge AI.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Pahami dasar-dasar TensorFlow Lite dan perannya dalam Edge AI.
• Kembangkan dan optimalkan model AI menggunakan TensorFlow Lite.
• Terapkan TensorFlow model Lite di berbagai perangkat edge.
• Memanfaatkan alat dan teknik untuk konversi dan pengoptimalan model.
• Implementasikan aplikasi Edge AI praktis menggunakan TensorFlow Lite.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang tingkat pemula dan profesional TI yang ingin memahami dasar-dasar Edge AI dan aplikasi pendahuluannya.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar dan arsitektur Edge AI.
• Menyiapkan dan mengonfigurasi lingkungan Edge AI.
• Kembangkan dan terapkan aplikasi Edge AI sederhana.
• Identifikasi dan pahami kasus penggunaan dan manfaat Edge AI.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang AI tingkat menengah, insinyur pembelajaran mesin, dan arsitek sistem yang ingin mengoptimalkan model AI untuk penerapan edge.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Pahami tantangan dan persyaratan penerapan model AI pada perangkat edge.
• Terapkan teknik kompresi model untuk mengurangi ukuran dan kompleksitas model AI.
• Memanfaatkan metode kuantisasi untuk meningkatkan efisiensi model pada perangkat keras edge.
• Menerapkan teknik pemangkasan dan pengoptimalan lainnya untuk meningkatkan performa model.
• Terapkan model AI yang dioptimalkan di berbagai perangkat edge.

Ascend, 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.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk profesional keamanan siber tingkat menengah, administrator sistem, dan peneliti etika AI yang ingin mengamankan dan menerapkan solusi Edge AI secara etis.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Pahami tantangan keamanan dan privasi di Edge AI.
• Menerapkan praktik terbaik untuk mengamankan perangkat dan data edge.
• Kembangkan strategi untuk memitigasi risiko keamanan dalam penerapan Edge AI.
• Menangani pertimbangan etis dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan.
• Melakukan penilaian keamanan dan audit untuk aplikasi Edge AI.