Inhalt im Überblick: Die seit Dezember letzten Jahres verschobene TVM-Offline-Party ist endlich da! Wir wählten Shanghai als ersten Stopp und luden vier Dozenten ein, um ihre TVM-bezogenen Entwicklungserfahrungen auf der Grundlage ihrer Arbeitspraxis zu teilen. Wir freuen uns darauf, Sie offline zu treffen~

Schlüsselwörter: 2023 Treffen Sie TVM Offline-Aktivitäten

Seit seiner Open-Source-Veröffentlichung im Jahr 2017 hat Apache TVM in der Branche große Aufmerksamkeit und Diskussionen auf sich gezogen, da es insbesondere in den letzten zwei oder drei Jahren das Modelltraining und die Inferenzbereitstellung vereinfacht.Der schnelle Aufstieg verschiedener Hardwarearchitekturen in China hat die Kompilierung von maschinellem Lernen in der chinesischen Technologie-Community wieder zu einem heißen Thema gemacht.

Nach intensiven VorbereitungenDie von der MLC.AI-Community veranstaltete Offline-Veranstaltung „2023 Meet TVM: Erstes Treffen des neuen Jahres“ findet am 4. März in Shanghai statt.

Ein Osterei

Chen Tianqi, der Haupterfinder von TVM und ein berühmter junger Wissenschaftler auf dem Gebiet des maschinellen Lernens, hat außerdem ein mysteriöses Easter Egg für alle vorbereitet.Zu diesem Zeitpunkt sind Freunde herzlich eingeladen, sich anzumelden und an der Diskussion über die Gegenwart und Zukunft der Zusammenstellung von maschinellem Lernen teilzunehmen!

Informationen zur Veranstaltung „Meet TVM Shanghai 2023“

⏰  Zeit:4. März (Samstag) 14:00-17:30

Ort:Wujiaochang Innovation and Entrepreneurship College, Bezirk Yangpu, Shanghai (in der Nähe der Station Jiangwan Stadium, U-Bahn-Linie 10)

Anzahl der Personen:50 (Die Plätze vor Ort sind begrenzt, bitte melden Sie sich so früh wie möglich an)

Melden Sie sich an:

Offline-Teilnahme:Klicken Sie auf den Link, um zur Veranstaltungsregistrierung zu gelangen: https://www.huodongxing.com/event/2691307342300

Online-Teilnahme:Online-Liveübertragung des HyperAI-Videokontos

Veranstaltungsplan:

Kurze Vorstellung der Gäste und Inhalte

Thema teilen:TVM und die Entwicklung der Zusammenstellung maschinellen Lernens

Inhalt:Auch die Bereitstellungsleistung des Compilers für maschinelles Lernen wurde in den letzten Jahren kontinuierlich verbessert und TVM hoffte, durch die „Automatisierungs“-Technologie Leistungsverbesserungen zu erzielen. Mit der Einführung neuer Hardware ist die Entwicklung von Compilern jedoch auch mit vielen Herausforderungen verbunden, unter anderem in Bezug auf Leistung und Vielseitigkeit. Das derzeit von der TVM-Community eingeführte Unity-Design (TensorIR+Relax) versucht, die Vielseitigkeit und Anpassungsmöglichkeiten von TVM grundlegend zu verbessern und eine umfassendere Infrastruktur bereitzustellen.
Sehen Sie sich diese Sharing-Sitzung an und erfahren Sie:

1. Der Entwicklungsprozess und die wichtigsten technischen Punkte der Machine Learning Compilation (MLC)
2. Technische Entwicklung der TVM-Kernkomponenten
3. TVM Unity-Design
4. Zukunftspläne und Chancen von TVM

Thema teilen:Verwenden Sie TVM, um Modelle auf Edge-Geräten zu kompilieren und zu begründen

Inhalt:Um die Bereitstellung von Modellen auf Edge-Geräten zu erleichtern und die Leistung zu verbessern. Wir verwenden TVM, um es auf verschiedenen Backends zu implementieren und so die Modellkompilierung und -bereitstellung auf verschiedenen Edge-Geräten zu unterstützen.

Sehen Sie sich diese Sharing-Sitzung an und erfahren Sie:

1. Praxis der Verwendung von TVM für Inferenzen auf Edge-Geräten

2. Praxis der Verwendung des TVM-Auto-Schedulers zur Optimierung des Modells

3. Vorläufige Praxis der Verwendung der TVM-Backend-Entwicklung

Thema teilen:Auf TVM basierender DSA-KI-Compiler

Inhalt:TVM wurde 2017 als Open Source veröffentlicht und unterstützt GPU und CPU nativ. Wie erstellt man einen KI-Compiler für DSA/NPU basierend auf TVM? In diesem Beitrag versuchen wir, diese Frage durch unsere Praxis zu beantworten.

Sehen Sie sich diese Sharing-Sitzung an und erfahren Sie:

1. Best Practices zur Nutzung nativer technischer TVM-Funktionen auf DSA

2. Vektorisierung und Tensorisierung mit TVM

3. Generieren Sie benutzerdefinierte Operatoren mit TVM
4. Entwickeln Sie effiziente Strategien für das Engineering-Management, wie z. B. selbst entwickeltes und Open-Source-Code-Management, CI/CD usw.

Thema teilen:Erweiterung des SYCL-Backends für TVM

Inhalt:Das kreuzheterogene Programmiermodell SYCL wird für TVM erweitert und der Pfad zur SYCL-Codegenerierung und automatischen Optimierung wird hinzugefügt. Die Hardwareunterstützung für NPU wurde für SYCL erweitert und Unterstützung für die Befehlskompilierung und Laufzeitanpassung für inländische Cambrian NPU wurde hinzugefügt. In Zukunft werden wir den Full-Stack-Technologiepfad von TVM zu SYCL und dann zur Zusammenstellung anderer inländischer NPU-Anweisungen weiter öffnen.

Sehen Sie sich diese Sharing-Sitzung an und erfahren Sie:

1. Der Prozess der Integration von SYCL in TVM als neues Backend

2. Anpassung von SYCL in der automatischen TVM-Abstimmung

3. Der Prozess der Erweiterung der Cambrian-Hardwareunterstützung für SYCL

4. Einführung zukünftiger Entwicklungs- und Optimierungsrichtungen

Vorstellung der Organisatoren und Partner

Als Organisator dieser Veranstaltung, MLC.AI Community (https://mlc.ai/) wurde im Juni 2022 gegründet. Unter der Leitung von Chen Tianqi, dem Haupterfinder von Apache TVM und einem bekannten jungen Wissenschaftler auf dem Gebiet des maschinellen Lernens, startete das Team den MLC-Onlinekurs, der systematisch die Schlüsselelemente und Kernkonzepte der Kompilierung maschinellen Lernens vorstellte.

Im November 2022 werden wir mit den gemeinsamen Anstrengungen der Freiwilligen der MLC.AI-CommunityDas erste vollständige chinesische TVM-Dokument wurde veröffentlicht und erfolgreich auf der offiziellen HyperAI-Website gehostet.Darüber hinaus bietet es inländischen Entwicklern, die an der Kompilierung von maschinellem Lernen interessiert sind, die grundlegenden Einstellungen – Dokumentation –, um auf eine neue Technologie zuzugreifen und sie zu erlernen.

Im Jahr 2023 wird die Community in vielen Städten des Landes die Aktivitätsreihe „2023 Meet TVM“ starten und Unternehmen und Community-Partner zur Teilnahme an der gemeinsamen Gestaltung einladen.

MLC-Onlinekurse:https://mlc.ai/

Chinesische TVM-Dokumentation:https://tvm.hyper.ai/

Das Shanghai Wujiaochang Innovation and Entrepreneurship College wurde gemeinsam von der Bezirksregierung Yangpu, der Universität Fudan, der Universität Tongji und anderen namhaften Universitäten ins Leben gerufen, um den Aufbau eines international wettbewerbsfähigen Ökosystems für Innovation und Unternehmertum zu beschleunigen und die Effizienz der Faktorressourcenallokation zu verbessern. Wujiaochang Chuangyuan ist eine gemeinnützige Bildungs- und Dienstleistungsorganisation. Darüber hinaus ist sie eine innovative und unternehmerische Universität ohne Mauern und mit nicht-traditioneller Lehre im Kontext der neuen Ära.

Besuchen Sie die offizielle Website:http://www.spii.net.cn/

Chinas führende Community für künstliche Intelligenz und Hochleistungsrechnen,Wir setzen uns dafür ein, inländischen Entwicklern hochwertige öffentliche Ressourcen im Bereich der Datenwissenschaft zur Verfügung zu stellen.Bisher wurden inländische Downloadknoten für mehr als 1.200 öffentliche Datensätze bereitgestellt, mehr als 300 Abfragen zu Begriffen aus den Bereichen künstliche Intelligenz und Hochleistungsrechnen unterstützt, die komplette chinesische TVM-Dokumentation gehostet und in Kürze werden mehrere grundlegende und beliebte Tutorials veröffentlicht.

Besuchen Sie die offizielle Website:https://orion.hyper.ai/

OpenBayes Bayesian Computing ist ein führender inländischer Anbieter von Hochleistungsrechnerdiensten. Durch die Integration klassischer Software-Ökosysteme und Modelle des maschinellen Lernens in heterogene Chips der neuen Generation bietet es schnellere und benutzerfreundlichere Data-Science-Computing-Produkte für Industrieunternehmen und die wissenschaftliche Forschung an Universitäten. Seine Produkte werden von Dutzenden großer Industrieszenarien oder führenden wissenschaftlichen Forschungsinstituten übernommen.

Besuchen Sie die offizielle Website:https://openbayes.com/

In Anbetracht der Größe des Veranstaltungsortes dieser Veranstaltung,Wir haben nur 50 Plätze zur Verfügung.Um sich einen Platz zu sichern, empfiehlt es sich, sich möglichst frühzeitig anzumelden.

Offline-Teilnahme:Klicken Sie auf den Link, um zur Veranstaltungsregistrierung zu gelangen: https://www.huodongxing.com/event/2691307342300

Online-Teilnahme:Online-Liveübertragung des HyperAI-Videokontos

Die Veranstaltungsreihe „Meet TVM“ 2023 ist jetzt eröffnet. Wir sehen uns am 4. März von 14:00 bis 17:30 Uhr in Shanghai!

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