جلسة مشاركة تكنولوجيا مترجم الذكاء الاصطناعي: جامعة شنغهاي جياو تونغ / معهد تكنولوجيا الحوسبة، الأكاديمية الصينية للعلوم / مايكروسوفت آسيا للأبحاث / تشي يوان، إنهم هنا!

4 لقاءات، 3 مدن، 19 ضيفًا، أكثر من 1000 متخصص في الصناعة، أكثر من مليون ظهور في المجموع،في عام 2023، قام مجتمع مُجمِّع الذكاء الاصطناعي بتحديث حضوره قليلاً. لقد وجدنا المطورين والمهندسين الأكثر تخصصًا في مجالات متخصصة للغاية، وأنشأنا قواعد صغيرة من 0 إلى 1، وبنينا منصات اتصال، وعززنا التعاون الداخلي، وربطنا بين المنبع والمصب للنظام البيئي.

على الرغم من أن عام 2024 قد وصل بالفعل إلى منتصفه، إلا أن النماذج الكبيرة لا تزال تحتل "قائمة البحث الساخنة" في دائرة التكنولوجيا.سنكون في معهد تكنولوجيا الحوسبة، الأكاديمية الصينية للعلوم في 6 يوليو (السبت).أقيم اللقاء الخامس غير المتصل بالإنترنت لصالون Meet AI Compiler Technology.

ينقسم هذا اللقاء إلى قسمين: مشاركة التكنولوجيا ومناقشة المائدة المستديرة. الضيوف هم من جامعة شنغهاي جياو تونغ، ومعهد تكنولوجيا الحوسبة، والأكاديمية الصينية للعلوم، ومايكروسوفت للأبحاث آسيا، ومعهد بكين تشي يوان لأبحاث الذكاء الاصطناعي. نأمل أن يتمكن التجمع الجديد من جلب مكاسب تقنية جديدة للجميع وتكوين صداقات جديدة في نفس الصناعة ~

تفاصيل الحدث

⏰ الوقت: 6 يوليو (السبت) 13:30-18:00

الموقع: قاعة المحاضرات، الطابق الأول، معهد تكنولوجيا الحوسبة، الأكاديمية الصينية للعلوم، رقم 6، طريق كيشويوان الجنوبي، حي هايديان، بكين

عدد الأشخاص: 200 (المقاعد المتاحة محدودة، يرجى التسجيل في أقرب وقت ممكن)

التسجيل: امسح رمز الاستجابة السريعة أدناه للتسجيل

قم بمسح رمز الاستجابة السريعة (QR) ولاحظ "AI Compiler" للانضمام إلى مجموعة الحدث:

جدول الأعمال:

الضيوف وجدول الأعمال

الجلسة الأولى مشاركة الضيوف

شارك الموضوع:MLCEngine: محرك نشر عالمي لـ LLM

مقدمة المحتوى: ستقدم هذه المشاركة MLCEngine، وهو محرك LLM يمكن نشره عالميًا على منصات مختلفة. لا يتمتع MLCEngine بقدرات تقديم LLM عالية الإنتاجية ومنخفضة زمن الوصول على الخادم فحسب، بل يدعم أيضًا النشر السلس لنماذج اللغة الكبيرة عالية الجودة الحالية في بيئات محلية مختلفة.

شاهد جلسة المشاركة هذه وستتعلم:

1. مفهوم التصميم واستخدام MLCEngine

2. أهمية النشر العالمي

3. أفكار حول تطوير محرك التفكير المنطقي LLM

شارك الموضوع:ElasticRoom: محرك استدلال DNN متعدد المستأجرين عبر التصميم المشترك مع التجميع المقيد بالموارد وجدولة الأولوية القوية

محتويات:لقد تم استخدام آليات تقسيم موارد وحدة معالجة الرسوميات في برامج وقت التشغيل على نطاق واسع في برامج جدولة الوظائف وأنظمة الحوسبة متعددة المستأجرين لتحسين استخدام الموارد والإنتاجية. ومع ذلك، لا تستطيع آلية تقسيم موارد وحدة معالجة الرسومات الحالية تحسين استخدام موارد وحدة معالجة الرسومات وضمان زمن انتقال منخفض للطلبات في الوقت الفعلي عند مواجهة طلبات استنتاج DNN غير المتجانسة على دفعات.نقترح محرك استنتاج DNN متعدد المستأجرين المبتكر، ElasticRoom، والذي يبني تجميعًا مقيدًا بالموارد استنادًا إلى TVM ويحقق استخدامًا عاليًا لوحدة معالجة الرسومات وانخفاضًا في زمن الوصول للطلبات في الوقت الفعلي من خلال جدولة الأولوية.

شاهد جلسة المشاركة هذه وستتعلم:

1. إدارة موارد وحدة معالجة الرسومات وجدولة المهام

2. التجميع المقيد بالموارد استنادًا إلى TVM

شارك الموضوع:نظام تجميع التعلم العميق الفعال القائم على تجريد البلاط

محتويات:مع التطور السريع لخوارزميات التعلم العميق والأجهزة، أصبحت الصناعة لديها متطلبات أعلى لنشر النماذج بكفاءة وسرعة. أصبحت مُجمِّعات التعلم العميق طريقة جديدة لربط التعبير الحسابي للنموذج وتنفيذ الأجهزة الأساسية. ومع ذلك، لا تزال هناك العديد من التحديات في دعم تطبيقات التعلم العميق سريعة التطور على أجهزة مختلفة بكفاءة.ستقدم هذه المشاركة سلسلة من أعمالنا الاستكشافية في مجال تجميع التعلم العميق استنادًا إلى تجريد البلاط الموحد.

شاهد جلسة المشاركة هذه وستتعلم:
1. مجموعة تجميع التعلم العميق القائمة على تجريد البلاط

2. في سيناريوهات تطبيق التعلم العميق، كيفية تحسين كفاءة الوصول إلى الذاكرة العالمية من خلال تجريد البلاط

3. في سيناريوهات تطبيق التعلم العميق، كيفية دعم حسابات التعلم العميق منخفضة الدقة من خلال تجريد البلاط

شارك الموضوع:FlagGems، وهي مكتبة مشغلي نماذج كبيرة تعتمد على Triton، وممارسة مبتكرة

مقدمة المحتوى: بناءً على أوبن أيه آي  استنادًا إلى لغة Triton، قمنا بتطوير مكتبة مشغل عامة عالية الأداء FlagGems لتوفير تسريع التفكير والتدريب للنماذج الكبيرة ضمن إطار عمل PyTorch.في ضوء خصائص برمجة تريتون، قمنا بتطبيق ابتكارين تقنيين: تحسين وقت التشغيل وتوليد التعليمات البرمجية تلقائيًا، مما أدى إلى توسيع القدرة التعبيرية للمشغلين وتحسين أدائهم.

شاهد جلسة المشاركة هذه وستتعلم:

1. تعرّف على لغة برمجة Triton وتواصل مع نظام Triton مفتوح المصدر

2. فهم مكتبة مشغل FlagGems وتقدم تطويرها

3. فهم تقنية تحسين وقت التشغيل وتقنية إنشاء الكود التلقائي المستخدمة في FlagGems

الجلسة الثانية: جلسة المائدة المستديرة

مواضيع المائدة المستديرة:تحسين التجميع عبر الرقائق غير المتجانسة في عصر المحولات

المنظمون والشركاء

HyperAI هي شركة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء في الصين.ويهدف إلى مساعدة المطورين والمتحمسين في صناعة علوم البيانات والذكاء الاصطناعي في الصين على التعلم والفهم والممارسة من خلال توفير مجموعة متنوعة من البنية التحتية مثل تنزيلات مجموعات البيانات السريعة، وعروض البرامج التعليمية عبر الإنترنت، والتفسير المتعمق للأوراق البحثية، وتكامل تقويم المؤتمرات العليا، وبناء مستقبل الذكاء الاصطناعي مع المجتمع. في الوقت الحالي، أطلق الموقع الرسمي لشركة HyperAI آلاف مجموعات البيانات العامة والبرامج التعليمية الكلاسيكية وعالية الجودة، كما يدير مجتمع مُجمِّعي الذكاء الاصطناعي الأكثر نشاطًا في الصين. كما تعد شركة HyperAI هي المنظم الوحيد لهذه السلسلة من الأنشطة.

قم بزيارة الموقع الرسمي:https://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/

تأسس مجتمع MLC.AI في يونيو 2022. قاد تشين تيانكي، المخترع الرئيسي لـ Apache TVM والباحث الشاب المعروف في مجال التعلم الآلي، الفريق لإطلاق 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 وثائق TVM الصينية الكاملة وتم استضافتها بنجاح على الموقع الرسمي لـ HyperAI، مما يوفر للمطورين المحليين المهتمين بتجميع التعلم الآلي الإعدادات الأساسية للوصول إلى تقنية جديدة وتعلمها - الوثائق.

دورات MLC عبر الإنترنت:https://mlc.ai/

وثائق TVM الصينية:https://tvm.hyper.ai/

تأسس معهد تكنولوجيا الحوسبة التابع للأكاديمية الصينية للعلوم في عام 1956 وهو أول مؤسسة أكاديمية في الصين مخصصة للبحث الشامل في علوم وتكنولوجيا الكمبيوتر.نجح معهد تكنولوجيا الحوسبة في تطوير أول حاسوب إلكتروني رقمي للأغراض العامة في بلدي، وشكل قاعدة بحث وتطوير لأجهزة الحاسوب عالية الأداء في بلدي. كما ولدت هنا أول شريحة وحدة معالجة مركزية للأغراض العامة في بلدي.

يعد معهد تكنولوجيا الحاسبات مهد صناعة الكمبيوتر في بلدي. إلى جانب تطوير معهد تكنولوجيا الحوسبة، فقد قام بتدريب المئات من أوائل المتخصصين في تكنولوجيا الحوسبة في بلدي، وأكثر من 20 أكاديميًا عملوا أو درسوا هنا. مع تطور التخصصات والتكنولوجيات، تم فصل العديد من معاهد الأبحاث مثل معهد شيآن للإلكترونيات الدقيقة، ومركز الحوسبة، ومعهد البرمجيات، ومركز الشبكات، ومعهد الإلكترونيات الدقيقة، ومعهد هندسة المعلومات عن معهد تكنولوجيا الحوسبة، وتم احتضان الشركات ذات التكنولوجيا الفائقة مثل لينوفو، وداون، ولوونغسون، وكامبريان.

تأسست اللجنة الفنية لاتحاد الحاسبات الصيني (CCF TCHPC) في عام 2005 بموافقة اتحاد الحاسبات الصيني. باعتبارها لجنة مهنية تابعة لاتحاد الكمبيوتر الصيني، فهي منظمة موثوقة للأبحاث الأكاديمية حول الحوسبة عالية الأداء، وتنظيم المؤتمرات الأكاديمية في مجال الحوسبة عالية الأداء، وتوفير خدمات التطبيقات للصناعة والجامعة.

استناداً إلى مبدأ ومهمة "بناء منصة أكاديمية، وتعزيز التبادلات الصناعية، وتعزيز تنفيذ التطبيقات، وموازنة النظام البيئي للبرمجيات والأجهزة، وخدمة تطوير الصناعة، وربط الصناعة والأوساط الأكاديمية والبحث والتطبيق"، فإننا ملتزمون بتعزيز البحث والتطوير في مجال الحوسبة عالية الأداء في الصين وبناء منصة للتعاون والتبادل الأكاديمي والصناعي في مجال الحوسبة عالية الأداء. إنها تلعب دورا هاما لا غنى عنه في دعم التنمية والابتكار العلمي والتكنولوجي، وتعزيز التقدم الاجتماعي، وتعزيز القوة الوطنية الشاملة لبلدي وقدرتها التنافسية الدولية.

في يونيو 2011، أنشأت الأكاديمية الصينية للعلوم رسميًا جمعية تعزيز الابتكار الشبابي (المشار إليها فيما يلي باسم "جمعية تعزيز الابتكار الشبابي")، وهي مبادرة مبتكرة من الأكاديمية الصينية للعلوم لتنفيذ تدريب شامل للمواهب العلمية والتكنولوجية الشابة التي تقل أعمارهم عن 35 عامًا في الأكاديمية. ويهدف إلى توحيد وتوطيد العاملين العلميين والتكنولوجيين الشباب في الأكاديمية من خلال التنظيم والدعم الفعالين، وتوسيع آفاقهم الأكاديمية، وتعزيز التبادلات المتبادلة والدراسات متعددة التخصصات، وتعزيز القدرة على تنظيم أنشطة البحث العلمي، ورعاية جيل جديد من القادة الأكاديميين والفنيين.

دعم الحدث

الصف النشط:امسح رمز الاستجابة السريعة للانتقال إلى تسجيل الحدث

امسح رمز الاستجابة السريعة (QR) ولاحظ "2024 AI Compiler" للانضمام إلى مجموعة الحدث

مع الأخذ بعين الاعتبار ظروف مساحة مكان هذا الحدث، قمنا بفتح 200 مكان فقط للحضور. ننصحك بالتسجيل في أقرب وقت ممكن لتأمين مقعدك.

6 يوليو 13:30-17:40، نتطلع إلى مقابلة الأصدقاء الجدد والقدامى!