معاينة الحدث | من المقرر عقد مؤتمر 2023 Meet TVM · Shenzhen Station، الذي يدعوك للانضمام إلينا في رحلة تكنولوجيا تجميع الذكاء الاصطناعي المتطورة!
المحتويات في لمحة:ستُعقد المحطة الثالثة من اجتماع 2023 Meet TVM غير المتصل بالإنترنت في مبنى Tencent في شنتشن في 16 سبتمبر! يتضمن هذا اللقاء 5 محادثات رائعة حول مُجمِّعي الذكاء الاصطناعي. نحن نتطلع إلى لقائكم جميعًا في شنتشن!
الكلمات المفتاحية:حدث المترجم غير المتصل 2023MeetTVM
نُشرت هذه المقالة لأول مرة على منصة HyperAI WeChat العامة~
في شهري مارس ويونيو من هذا العام، أقيمت سلسلة فعاليات Meet TVM 2023 بنجاح في شنغهاي وبكين على التوالي.اجتمع أكثر من 300 شريك من كبرى الشركات المصنعة ومعاهد الأبحاث لإجراء تبادلات ومناقشات موسعة عبر الإنترنت وخارجها.
اقرأ المقالات السابقة:
في منتصف سبتمبر، سيتم عقد الاجتماع الثالث غير المتصل لـ TVM في شنتشن.هذه المرة قمنا بدعوة 5 من كبار خبراء تجميع الذكاء الاصطناعي، والذين سيقدمون عروضًا رائعة للأصدقاء الحاضرين في مبنى Tencent في شنتشن.
يتم استضافة هذا الحدث من قبل MLC.AI وHyperAI، وبرعاية OpenBayes وTencent AI Lab. لقد قمنا أيضًا بإعداد هدايا محيطية رائعة واستراحات شاي للجميع في الموقع. الجميع مدعوون للحضور والاستمتاع!
معلومات عن فعالية Meet TVM Shenzhen 2023
⏰ وقت:16 سبتمبر (السبت) 13:30-17:30
📍 مكان:قاعة متعددة الاستخدامات، الطابق الثاني، مبنى تينسنت، 10000 طريق شينان، منطقة نانشان، شنتشن
👬 عدد الأشخاص:200 (المقاعد المتاحة محدودة، يرجى التسجيل في أقرب وقت ممكن)
🙌🏻 اشتراك:قم بمسح رمز الاستجابة السريعة أدناه للتسجيل
تذكير دافئ: يلزم تقديم معلومات الزائر لدخول مبنى Tencent. يرجى التأكد من ملء معلوماتك الشخصية بدقة لتجنب التأثير على مشاركتك. شكرا لتعاونكم.
قم بمسح رمز الاستجابة السريعة ولاحظ "TVM Shenzhen" للانضمام إلى مجموعة الحدث:
📝 الجدول الزمني:
مقدمة موجزة عن الضيوف والمحتوى
شارك الموضوع:تحسين تجميع الأشكال الديناميكية استنادًا إلى TVM
محتويات:تفتقر مُجمِّعات التعلم العميق التقليدية (بما في ذلك TVM) إلى الدعم للأشكال الديناميكية وهي أقل قدرة على التعامل مع نماذج اللغة الكبيرة (طول التسلسل الديناميكي) ونماذج الكشف (العرض/الارتفاع الديناميكي). وبناءً على هذا الموقف، قمنا بتصميم وتنفيذ حل لتحسين مشغل الشكل الديناميكي على جانب وحدة المعالجة المركزية استنادًا إلى TVM، والذي يتفوق على حل الشكل الثابت الحالي ولا يتطلب أي وقت بحث تقريبًا.
شاهد جلسة المشاركة هذه وستتعلم:
1. تحديات تحسين الشكل الديناميكي
2. أعمال مجتمع TVM المتعلقة بالضوء
3. الصعوبات والحلول لتحسين الشكل الديناميكي على جانب وحدة المعالجة المركزية
شارك الموضوع:تصميم معالج الذكاء الاصطناعي: المترجم هو المسيطر
محتويات:مع تطور وشعبية AIGC الممثلة بنماذج لغوية كبيرة، يتزايد الطلب على قوة الحوسبة بشكل كبير. ولذلك، أصبح تصميم شرائح معالج الذكاء الاصطناعي والبرمجة المقابلة لها أكثر تعقيدًا.
كيف نجعل الأمرين أبسط وأكثر كفاءة؟ يعد التصميم المشترك لهندسة المترجم والحوسبة الآلية حلاً محتملاً.
شاهد جلسة المشاركة هذه وستتعلم:
1. مشهد منتجات معالجات الذكاء الاصطناعي
2. حالة الأبحاث الحديثة حول تصميم معالج الذكاء الاصطناعي الآلي
3. إطار عمل التجميع الأساسي للتصميم الآلي لمعالجات الذكاء الاصطناعي
شارك الموضوع:MLIR وممارستها لتجميع الرسوم البيانية باستخدام الذكاء الاصطناعي
محتويات:مع التطور الهائل لشرائح الذكاء الاصطناعي وأطر عمل الذكاء الاصطناعي، تطورت أيضًا مُجمِّعات الذكاء الاصطناعي، مثل XLA وTVM وما إلى ذلك. وباعتباره إطار عمل مُجمِّع عام وقابل لإعادة الاستخدام، يُستخدم MLIR حاليًا على نطاق واسع في أنظمة تجميع الذكاء الاصطناعي لأنه يمكن أن يساعد مصنعي الأجهزة في بناء مُجمِّعات الذكاء الاصطناعي DS بسرعة.
يقدم هذا المنشور بشكل أساسي بعض عناصر المعرفة الأساسية الخاصة بـ MLIR، وعملية Codegen الخاصة بـ MLIR، والخطوات العملية لبناء مُجمِّع الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، سنناقش معك أيضًا أفكار MLIR لحل المشكلات الرئيسية لمُجمِّعي الذكاء الاصطناعي.
شاهد جلسة المشاركة هذه وستتعلم:
1. عناصر بناء مُجمِّع الذكاء الاصطناعي
2. المعرفة الأساسية واستخدامات MLIR
3. الخطوات الأساسية لبناء مُجمِّع الذكاء الاصطناعي باستخدام MLIR
شارك الموضوع:تصميم وتنفيذ مُجمِّع الذكاء الاصطناعي استنادًا إلى MLIR
محتويات:هناك العديد من الأطر البرمجية المختلفة في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (مثل TensorFlow وPyTorch وما إلى ذلك)، وأصبحت الأجهزة متنوعة بشكل متزايد (وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات ووحدة معالجة الرسومات وما إلى ذلك). وباعتبارها جسرًا يربط بين الاثنين، تواجه برامج تجميع الذكاء الاصطناعي العديد من التحديات.
باعتبارها البنية الأساسية للمترجم، توفر MLIR سلسلة من المكونات الأساسية القابلة لإعادة الاستخدام والقابلة للتوسعة بسهولة لبناء مترجمين محددين للمجال. قامت شركة Tencent ببناء مُجمِّع ذكاء اصطناعي متكامل يعتمد على MLIR لتوفير تحسين التجميع لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بالمستخدمين، وبالتالي تبسيط نشر النماذج على مجموعة متنوعة من شرائح الذكاء الاصطناعي وتحقيق أقصى قدر من الأداء.
شاهد جلسة المشاركة هذه وستتعلم:
1. العملية الشاملة لمترجم Tencent AI
2. مقدمة لبعض البنية التحتية لـ MLIR والراحة التي توفرها
3. مقدمة في التبليط والاندماج بناءً على لهجة لينالج
شارك الموضوع:الفرص والتحديات التي تواجه أنظمة التعلم الآلي في عصر النماذج الكبيرة
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. وفي الوقت نفسه، فإنه يجلب فرصًا وتحديات جديدة لأنظمة التعلم الآلي. من ناحية أخرى، أدى الطلب الهائل على قوة الحوسبة إلى زيادة الحاجة إلى تحسين النظام؛ من ناحية أخرى، تسبب هيكل النموذج الفردي ومتطلبات الأجهزة عالية الأداء في بدء التقارب بين نظام التعلم الآلي المفتوح في الأصل.
شاهد جلسة المشاركة هذه وستتعلم:
1. الوضع الحالي لأنظمة التعلم الآلي في عصر النماذج الكبيرة
2. التقدم والتحديثات الأخيرة لبرنامج MLC-LLM
3. آفاق أنظمة التعلم الآلي في عصر ما بعد النماذج الكبيرة
مقدمة للمنظمين والشركاء
بصفتها الجهة المنظمة لهذا الحدث، تم تأسيس مجتمع MLC.AI 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 الإعدادات الأساسية - الوثائق - للوصول إلى التكنولوجيا الجديدة وتعلمها.
في الربع الرابع من عام 2023، سيتم عقد سلسلة فعاليات "2023 Meet TVM" في هانغتشو، ويتم الترحيب بالشركات والشركاء المجتمعيين للمشاركة في الإبداع المشترك.
دورات MLC عبر الإنترنت:https://mlc.ai/
وثائق TVM الصينية:https://tvm.hyper.ai/
المجتمع الرائد في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء 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 هي شركة رائدة في تقديم خدمات الحوسبة عالية الأداء في الصين.من خلال دمج أنظمة البرمجيات الكلاسيكية ونماذج التعلم الآلي على الجيل الجديد من الرقائق غير المتجانسة، فإنها توفر للمؤسسات الصناعية والبحث العلمي الجامعي منتجات حوسبة علوم البيانات أسرع وأسهل في الاستخدام. وقد تم اعتماد منتجاتها من قبل العشرات من السيناريوهات الصناعية الكبرى أو معاهد البحوث العلمية الرائدة.
قم بزيارة الموقع الرسمي:https://openbayes.com/
مختبر Tencent AI هو مختبر الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة التابع لشركة Tencent. تأسست في شنتشن في أبريل 2016 وتضم حاليًا أكثر من 100 من كبار العلماء الباحثين وأكثر من 300 مهندس تطبيقات. بمساعدة تراكم Tencent طويل الأمد من سيناريوهات التطبيق الغنية والبيانات الضخمة وقوة الحوسبة والمواهب من الدرجة الأولى،يلتزم مختبر الذكاء الاصطناعي بالمستقبل والانفتاح والتعاون، ويلتزم بتحسين الإدراك واتخاذ القرار والإبداع في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر، والتحرك نحو رؤية "جعل الذكاء الاصطناعي في كل مكان".
يركز مختبر Tencent AI على تطوير كل من البحث والتطبيق.تركز الأبحاث الأساسية على أربعة اتجاهات رئيسية: التعلم الآلي، ورؤية الكمبيوتر، وتكنولوجيا الكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية؛ تركز تطبيقات التكنولوجيا على أربعة مجالات رئيسية: الألعاب، والبشر الرقميين، والمحتوى، والتفاعل الاجتماعي، وتستكشف في البداية البحث وتطبيق الذكاء الاصطناعي في الصناعة والزراعة والرعاية الصحية والطب وعلوم الحياة وغيرها من المجالات.
الصف النشط:امسح رمز الاستجابة السريعة للانتقال إلى تسجيل الحدث
ملاحظات رمز المسح الضوئي تي في إم شنتشنانضم إلى مجموعة النشاط
بالنظر إلى مساحة مكان هذا الحدث،لقد فتحنا 200 مكانًا فقط للحضور.من المستحسن أن تقوم بالتسجيل في أقرب وقت ممكن لتأمين مقعدك.
سلسلة فعاليات Meet TVM لعام 2023 مفتوحة الآن.نتطلع إلى لقائكم جميعًا في شنتشن من الساعة 13:30 إلى 17:30 في 16 سبتمبر!
نُشرت هذه المقالة لأول مرة على منصة HyperAI WeChat العامة~