معاينة الحدث | 2023 Meet TVM · تم جدولة محطة بكين ، ما هي المحادثات الخمس التي تتطلع إليها أكثر؟
المحتويات في لمحة:من المقرر أن تقام المحطة الثانية من اجتماع 2023 Meet TVM غير المتصل بالإنترنت في 17 يونيو! هذه المرة قمنا بإعداد 5 محادثات ونتطلع إلى لقائكم جميعًا في تشونج قوانكون، بكين!
الكلمات المفتاحية:حدث المترجم غير المتصل 2023MeetTVM
نُشرت هذه المقالة لأول مرة على منصة HyperAI WeChat العامة~
في 4 مارس، أقيم بنجاح أول حدث غير متصل بالإنترنت لـ 2023 Meet TVM في شنغهاي. اجتمع أكثر من 100 مهندس مشارك في تطوير مُجمِّع الذكاء الاصطناعي والذين يهتمون بتطوير TVM في Wujiaochang لإجراء مناقشات وتبادلات كاملة وساخنة.
اقرأ المقالات السابقة:مراجعة الحدث | 2023 اجتمعت شركة TVM لأول مرة في شنغهاي، وناقش أكثر من 100 مهندس الحاضر والمستقبل لتجميع التعلم الآلي
بعد أكثر من ثلاثة أشهر، حان الآن موعد التجمع الذي طال انتظاره في بكين!لقد قمنا بدعوة 5 من كبار خبراء تجميع الذكاء الاصطناعي لمشاركة تجربتهم مع الجمهور من خلال حالات التطبيق وأفضل الممارسات في السيناريوهات الحقيقية.
معلومات عن فعالية Meet TVM بكين 2023
⏰ وقت:17 يونيو (السبت) 14:00-18:00
📍 مكان:مقهى جراج، رقم 48، شارع هايديان الغربي، منطقة هايديان
👬 عدد الأشخاص:100 (مقاعد محدودة، يرجى التسجيل مبكرًا)
🙌🏻 اشتراك:قم بمسح رمز الاستجابة السريعة أدناه للتسجيل (اختر أحد الخيارين: خط النشاط أو شبكة المائة)
الصف النشط:امسح رمز الاستجابة السريعة للانتقال إلى تسجيل الحدث
أنشطة بيج:امسح رمز الاستجابة السريعة للانتقال إلى تسجيل حدث Baige
امسح رمز الاستجابة السريعة ولاحظ "TVM Beijing" للانضمام إلى مجموعة الحدث
📝 الجدول الزمني:
انقر على الصورة لمشاهدة جدول الأعمال الكامل
مقدمة موجزة عن الضيوف والمحتوى
شارك الموضوع:نشر نماذج اللغة على أي جهاز باستخدام MLC-LLM
محتويات:لقد تم تحقيق تقدم كبير في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، والتي تتمتع بقدرات رائعة وإمكانية تغيير العديد من المجالات بشكل جذري. في الوقت الحالي، تتطلب معظم هذه النماذج قوة حوسبة قوية ومتطلبات ذاكرة ولا يمكن نشرها على أجهزة الكمبيوتر الشخصية والهواتف المحمولة والأجهزة الطرفية الأصغر حجمًا. يعمل برنامج MLC-LLM على تحسين سرعة التشغيل ومتطلبات الذاكرة من خلال تقنية التجميع، مما يجعل من الممكن نشر LLMs على جانب العميل وتوفير البنية الأساسية الجديدة للتطوير اللاحق لنماذج اللغة.
شاهد جلسة المشاركة هذه وستتعلم:
1. التحديات التي واجهتها في نشر النماذج الكبيرة
2. دور تقنية تجميع التعلم الآلي (MLC) في سيناريوهات النماذج الكبيرة
3. التفاصيل الفنية وراء برنامج MLC-LLM
شارك الموضوع:TVM في ARM الصين
محتويات:مع التطور القوي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، يتم استخدام شرائح NPU المختلفة على الأجهزة الطرفية لتسريع تطبيقات الذكاء الاصطناعي. أصبحت كيفية التكيف بسرعة مع مختلف أطر التعلم الآلي وأنظمة التشغيل مشكلة صعبة. من خلال دمج سلسلة أدواتها الخاصة مع TVM، أدركت ARM China وظائف عملية متعددة مثل تقسيم الرسم البياني والتنفيذ التلقائي غير المتجانس، مما يساعد العملاء على نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسرعة على شريحة ARM China Zhouyi NPU.
شاهد جلسة المشاركة هذه وستتعلم:
1. مقدمة إلى ARM China Zhouyi NPU
2. تنفيذ تقسيم الرسم البياني والتنفيذ التلقائي غير المتجانس استنادًا إلى إطار عمل BYOC
3. بناء واستخدام نظام TVM RPC
4. حل إصدار TVM بجودة تجارية
5. كيفية تحديد مشكلات دقة النموذج بسرعة
شارك الموضوع:ممارسة البرمجة والتجميع غير المتجانسة للذكاء الاصطناعي
محتويات:تتطور شرائح الذكاء الاصطناعي باستمرار نحو التباين المترابط بشكل وثيق. تعد إمكانية برمجة الشريحة وتحسين الأداء من القضايا الرئيسية التي تحاول الصناعة حلها. ستتناول هذه المشاركة بشكل أساسي بعض ممارسات Horizon في تحسين تجميع الذكاء الاصطناعي وقابلية البرمجة وما إلى ذلك، وستتضمن مناقشات معمقة مع الجميع حول بعض القضايا الرئيسية.
شاهد جلسة المشاركة هذه وستتعلم:
1. اتجاه تطور هندسة شرائح الذكاء الاصطناعي
2. بعض الخبرة العملية في تحسين تجميع الذكاء الاصطناعي
3. بعض الاستكشافات حول قابلية برمجة شريحة الذكاء الاصطناعي
شارك الموضوع:TVM في NIO
محتويات:يعد مجال القيادة الذاتية مجالًا تتعايش فيه التحديات والفرص. مع تكرار المنتجات وتزايد متطلبات المستخدمين فيما يتعلق بتجربة القيادة، أصبحت محركات الذكاء الاصطناعي الشائعة غير قادرة على دعم خطوط إنتاج المنتجات المعقدة بكفاءة وأمان. لقد قمنا بتطوير مُجمِّع الذكاء الاصطناعي الخاص بشركة NIO استنادًا إلى TVM، والذي حل بعض المشكلات الشائعة في مجال القيادة الذاتية وشكل حلاً منهجيًا وهندسة تقنية. هذه المرة، سيقدم ثلاثة مهندسين من شركة NIO، وهم Meng Tong وChen Xi وWang Lulu، تفسيرات مفصلة حول التقنيات والهندسة المعمارية المستخدمة.
شاهد جلسة المشاركة هذه وستتعلم:
1. المتطلبات الخاصة لتجميع النماذج وإصدارها في مجال القيادة الذاتية
2. كيفية استخدام TVM لإجراء تحسين تعاوني بين أنظمة/منظومات التعلم الآلي المختلفة
3. حلول كمية مخصصة مصممة لسيناريوهات تطبيق القيادة الذاتية
4. كيفية استخدام ميزات TVM لبناء محرك استدلال عالي الأداء
شارك الموضوع:تحسين تجميع الشبكة العصبية الديناميكية
محتويات:تظهر الشبكات العصبية الديناميكية مزايا مهمة مقارنة بالشبكات العصبية الثابتة من حيث الدقة والكفاءة الحسابية والقدرة على التكيف. ومع ذلك، تركز أطر التعلم العميق والمُجمِّعات الحالية بشكل أساسي على تحسين الشبكات الثابتة ذات التنفيذ الحتمي، مما يؤدي إلى تفويت فرص التحسين في الشبكات الديناميكية. إن مفتاح تحسين الشبكة الديناميكية هو تتبع البيانات المتدفقة من خلالها. ستقدم هذه المحاضرة مقدمة عن عملنا في مجال تجميع الشبكات العصبية الديناميكية.
شاهد جلسة المشاركة هذه وستتعلم:
1. مفتاح تحسين تجميع الشبكة الديناميكية: تتبع البيانات على مستوى الموتر الفرعي
2. تمثيل أفضل للشبكات العصبية الديناميكية
3. فرص تحسين التجميع الديناميكي في الشبكات العصبية
مقدمة للمنظمين والشركاء
باعتبارها الجهة المنظمة لهذا الحدث، مجتمع MLC.AI (https://mlc.ai/) تأسست في يونيو 2022، بقيادة تشين تيانكي، المخترع الرئيسي لـ Apache TVM والباحث الشاب المعروف في مجال التعلم الآلي، أطلق الفريق دورة MLC عبر الإنترنت، والتي قدمت بشكل منهجي العناصر الرئيسية والمفاهيم الأساسية لتجميع التعلم الآلي.
في نوفمبر 2022، وبفضل الجهود المشتركة لمتطوعي مجتمع MLC.AI،تم إطلاق أول وثيقة كاملة باللغة الصينية لـ TVM وتم استضافتها بنجاح على الموقع الرسمي لـ HyperAI.كما يوفر للمطورين المحليين المهتمين بتجميع التعلم الآلي البنية التحتية - الوثائق - للوصول إلى التكنولوجيا الجديدة وتعلمها.
في عام 2023، سيطلق المجتمع سلسلة أنشطة "2023 Meet TVM" في العديد من المدن في جميع أنحاء البلاد، ويرحب بالمؤسسات والشركاء المجتمعيين للمشاركة في الإبداع المشترك.
دورات MLC عبر الإنترنت:https://mlc.ai/
وثائق TVM الصينية:https://tvm.hyper.ai/
HyperAI هو مجتمع الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء الرائد في الصين.نحن ملتزمون بتوفير موارد عامة عالية الجودة في مجال علوم البيانات للمطورين المحليين.حتى الآن، قدمت عقد تنزيل محلية لأكثر من 1200 مجموعة بيانات عامة، ودعمت أكثر من 300 استعلام مصطلح مرتبط بالذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء، واستضاف وثائق TVM الصينية الكاملة، وسوف تطلق قريبًا العديد من البرامج التعليمية الأساسية والشائعة.
قم بزيارة الموقع الرسمي:https://orion.hyper.ai/
OpenBayes Bayesian Computing هي شركة رائدة محليًا في تقديم خدمات الحوسبة عالية الأداء. من خلال دمج أنظمة البرمجيات الكلاسيكية ونماذج التعلم الآلي على شرائح غير متجانسة من الجيل الجديد، فإنها توفر منتجات حوسبة علوم البيانات أسرع وأسهل استخدامًا للمؤسسات الصناعية والبحث العلمي الجامعي. وقد تم اعتماد منتجاتها من قبل العشرات من السيناريوهات الصناعية الكبرى أو معاهد البحوث العلمية الرائدة.
قم بزيارة الموقع الرسمي:https://openbayes.com/
Garage Coffee هي منصة تجمع رواد الأعمال. بالاعتماد على مقهى، يوفر للشركات الناشئة حلاً شاملاً للاستثمار والتمويل في مكان واحد، مما يساعد أطراف المشروع على جمع الأموال بسرعة وتعزيز التطوير السريع. وفي الوقت نفسه، تقدم خدمات ذات قيمة مضافة عالية الجودة مثل استشارات ريادة الأعمال، ومطابقة الموارد، والدعاية والتقارير، وتساعد المستثمرين على اكتشاف المشاريع الجيدة بسرعة، وتوفير أساس لاستثماراتهم الرائدة، والاستثمار المتابع، ومخرجات الموارد، ومخرجات الخبرة، وما إلى ذلك، وتعزيز التنمية التعاونية بين مجموعات المستثمرين متعددة المستويات.
الصف النشط:امسح رمز الاستجابة السريعة للانتقال إلى تسجيل الحدث
أنشطة بيج:امسح رمز الاستجابة السريعة للانتقال إلى تسجيل حدث Baige
امسح رمز الاستجابة السريعة ولاحظ "TVM Beijing" للانضمام إلى مجموعة الحدث
بالنظر إلى مساحة مكان هذا الحدث،لقد فتحنا لك 100 مكان فقط.من المستحسن أن تقوم بالتسجيل في أقرب وقت ممكن لتأمين مقعدك.
سيتم عقد سلسلة فعاليات Meet TVM للربع الثاني من عام 2023 في بكين في 17 يونيو، نراكم هناك!
نُشرت هذه المقالة لأول مرة على منصة HyperAI WeChat العامة~