سيُعقد اللقاء الثامن لمطوري الذكاء الاصطناعي في شنغهاي في 27 ديسمبر!في هذا العدد، استضفنا نخبة من الخبراء من أكاديمية شنغهاي للابتكار، ومجتمع TileAI، وشركة هواوي هاي سيليكون، ومختبر Advanced Compiler Lab، ومجتمع AI9Stars، ليشاركوا رؤاهم حول سلسلة التكنولوجيا بأكملها، بدءًا من تصميم حزمة البرمجيات وتطوير المشغلات وصولًا إلى تحسين الأداء. يتناول المحتوى قابلية التشغيل البيني بين الأنظمة البيئية المختلفة لـ TVM، وتحسين مشغلات الدمج في PyPTO، وأنظمة زمن الاستجابة المنخفض في TileRT، وتقنيات التحسين الرئيسية لـ Triton للهياكل المتعددة، وتحسين مشغلات AutoTriton، مقدمًا بذلك مسارًا تقنيًا متكاملًا من النظرية إلى التطبيق.

التسجيل مفتوح الآن، المقاعد محدودة! انضموا إلينا واكتشفوا رؤى قيّمة - بانتظاركم في شنغهاي! 🫶

تفاصيل الحدث

⏰ الوقت: 27 ديسمبر (السبت) 13:30-17:30

📍 الموقع: أكاديمية شنغهاي للابتكار، رقم 3، حارة 699، طريق هوافا، منطقة كسوهوي، شنغهاي

👬 عدد المشاركين: 150 (عدد المقاعد المتاحة محدود، يرجى التسجيل في أقرب وقت ممكن) 

🙌🏻 سجل الآن:https://hdxu.cn/1CupU

الجدول الكامل كالتالي ⬇️

الضيوف ومواضيع النقاش

مشاركة الضيوف

13:40-17:20

شارك الموضوع:TVM FFI: واجهة ABI مفتوحة وواجهة FFI لأنظمة التعلم الآلي

محتويات:يهدف مشروع TVM FFI إلى حل مشكلات تشتت الأنظمة البيئية وقابلية التشغيل البيني في أنظمة التعلم الآلي. من خلال تحديد معايير ABI وFFI مفتوحة، يستخدم المشروع CABI وDLPack المستقرين لتحقيق نقل البيانات دون نسخ، مما يسد الفجوة بين أطر العمل مثل PyTorch والمترجم الأساسي. كما يدعم المشروع استدعاءات فعالة بين اللغات، مما يقلل بشكل كبير من تكاليف هندسة التكيف مع منصات متعددة.

شاهد جلسة المشاركة هذه وستتعلم:

1. تعلم المعيار العالمي TVM-FFI لتقليل تكاليف التطوير والصيانة لأنظمة التعلم الآلي متعددة اللغات بشكل كبير.

2. فهم وبناء نظام بيئي معياري للتعلم الآلي متوافق مع المستقبل

شارك الموضوع:TileRT: استكشاف البرمجيات والأجهزة لاستدلال النماذج الكبيرة ذات زمن الوصول المنخفض

محتويات:مع وصول النماذج الكبيرة إلى تريليونات من المعلمات وتسلسلات معالجة تتجاوز ملايين الرموز، تُحطّم قدراتها باستمرار الأرقام القياسية. ومع ذلك، لم يتوقف السعي لتحقيق أقصى سرعة حسابية للنماذج. من ناحية، تتطلب العديد من السيناريوهات منخفضة الكمون استجابات في غضون ثوانٍ أو حتى ملي ثانية، مثل اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي ونظرية الألعاب. من ناحية أخرى، مع ظهور عصر الوكيل في تدريب النماذج الكبيرة، أصبح وقت طرح التسلسلات الطويلة للغاية عائقًا رئيسيًا.

يقدم هذا التقرير مشروع TileRT، ويستكشف كيفية بناء مجموعة برامج لحساب النماذج واسعة النطاق مع زمن انتقال منخفض للغاية، من وجهات نظر مُجمِّعي الذكاء الاصطناعي ووقت التشغيل وتصميم البنية التحتية.

شاهد جلسة المشاركة هذه وستتعلم:

1. فهم الخلفية والأهمية والآفاق المستقبلية لسيناريوهات الاستدلال ذات زمن الوصول المنخفض للنماذج الكبيرة.

2. التحديات التقنية لـ TileRT وتبادل الخبرات العملية

شارك الموضوع:PyPTO: إطار عمل لتطوير مشغلي الاندماج استنادًا إلى التجميع الصندوق الأبيض.

محتويات:يركز هذا العرض التقديمي على إطار عمل هواوي لتطوير المشغلات المتقاربة، PyPTO. يستند هذا الإطار إلى نموذج برمجة Tensor/Tile، ويحقق توازنًا بين الأداء العالي وسهولة الاستخدام من خلال التركيز على تقنيات مثل إدارة ذاكرة الوصول العشوائي الساكنة (SRAM) داخل النواة، ومجموعات تعليمات PTO متعددة المنصات، ووقت تشغيل MPMD، بالإضافة إلى ضبط Human-In-The-Loop وتجميع White-Box.

شاهد جلسة المشاركة هذه وستتعلم:

1. إتقان فلسفة التصميم والهندسة الأساسية لـ PyPTO، وهو إطار عمل لتطوير مشغل الاندماج مصمم بشكل أصلي لهندسة SIMD.

2. إتقان فلسفة التجميع الخاصة بـ PyPTO، والتي تركز على الاستفادة من تجربة المستخدمين الخبراء، وجوهر تحسين التفاعل البشري.

3. إتقان العملية الكاملة لتطوير مشغلي الاندماج عالي الأداء بسرعة على منصة Ascend باستخدام أدوات التصور التي توفرها PyPTO.

شارك الموضوع:ممارسات تحسين التجميع لمترجم Triton

محتويات:يركز هذا العرض التقديمي على ممارسات تحسين مُجمِّع تريتون، مُقدِّمًا شرحًا منهجيًا للغة تريتون وبنية مُجمِّعه، وتطور نظامه البيئي، وطرق تطوير مكتبة المُشغِّلات. كما يتعمق في تقنيات التحسين الرئيسية للعديد من البنى، بما في ذلك وحدة المعالجة المركزية (CPU)، ووحدة المعالجة العصبية (NPU)، ووحدة معالجة الرسومات (GPU)، مُوضِّحًا المسار الكامل لبناء نظام مُشغِّل موحد عالي الأداء.

شاهد جلسة المشاركة هذه وستتعلم:

1. آخر التطورات في نظام تريتون البيئي

2. تقنيات التحسين الرئيسية لمترجم Triton على هياكل متعددة (وحدة المعالجة المركزية/وحدة المعالجة العصبية/وحدة معالجة الرسومات)

شارك الموضوع:أوتو ترايتون: استكشاف تقنيات تحسين عامل ترايتون للنماذج الكبيرة المدفوعة بالتعلم المعزز

محتويات:يُعدّ كتابة نواة فعّالة باستخدام لغات مثل CUDA من اختصاص مهندسي الأداء. ومع ظهور أطر البرمجة مثل Triton، شهدت قابلية برمجة النواة قفزة نوعية. ومع ذلك، لا يزال المطورون بحاجة إلى ضبط المعلمات الرئيسية يدويًا، مما يحدّ من قابلية نقل الأداء وانتشار التطبيقات. سيتناول هذا التقرير استكشافنا للمعايير والنماذج المستخدمة في توليد المؤثرات واسعة النطاق، وسيناقش الإمكانات الهائلة للنماذج الكبيرة في تحسين المؤثرات.

شاهد جلسة المشاركة هذه وستتعلم:

1. الأعمال ذات الصلة وأحدث التطورات في تحسين عامل تمكين النموذج الكبير

2. التقنيات الرئيسية للنماذج الكبيرة في تحسين أداء المشغل

المنظمون والشركاء

HyperAI (hyper.ai) هي شركة رائدة عالميًا في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء.ويهدف إلى مساعدة المطورين والمتحمسين في صناعة علوم البيانات والذكاء الاصطناعي العالمية على التعلم والفهم والممارسة من خلال توفير سلسلة من الخدمات مثل تقارير معلومات الصناعة، وتنزيلات مجموعات البيانات السريعة، وعروض البرامج التعليمية عبر الإنترنت، وتقييمات أداء النماذج الشائعة، وتوصيات الأوراق البحثية المتطورة، وتفسيرات النتائج عالية القيمة، وتكامل تقويم المؤتمرات العليا، وبناء مستقبل الذكاء الاصطناعي مع المجتمع.

قم بزيارة الموقع الرسمي:https://hyper.ai/

OpenBayes Bayesian Computing هي شركة رائدة في تقديم خدمات الحوسبة عالية الأداء في الصينمن خلال دمج أنظمة البرمجيات الكلاسيكية ونماذج التعلم الآلي على شرائح غير متجانسة من الجيل الجديد، 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/

أكاديمية شنغهاي للابتكار هي مؤسسة جديدة لتدريب المواهب، أُسست بالتعاون بين جامعات مرموقة وشركات رائدة ومراكز بحثية. تلتزم الأكاديمية بفلسفة التدريب القائمة على "التركيز على الطالب والبحث العلمي المتطور"، وتستكشف برنامجًا صينيًا فريدًا لتدريب المواهب القيادية في مجال الذكاء الاصطناعي، من خلال هيئة تدريس متميزة، وتدريب استثنائي، وظروف دعم متميزة. وتلتزم الأكاديمية بتنمية المواهب الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي في الصين، وبناء مركز ابتكار عالمي المستوى في هذا المجال.

دعم الحدث

نظراً لمحدودية المساحة المتاحة، تم فتح 150 مقعداً فقط. ننصحكم بالتسجيل في أقرب وقت ممكن لحجز مقعدكم.

نراكم هناك في 27 ديسمبر من الساعة 13:30 إلى 17:30!