概要：9月16日、MLC.AIコミュニティとHyperAIが主催し、OpenbayesとTencent AI Labが共催する「2023 Meet TVM・Shenzhen」が、テンセントビルで盛況のうちに開催されました。上海交通大学、テンセント、MachineTime、Suiyuan Technologyの5名のシニアスピーカーが、各社のビジネスアプリケーションを例に、TVMとMLIRのベストプラクティスを共有しました。HyperAIはイベント全体をBilibiliでライブストリーミング配信しました。リプレイは以下をご覧ください。

生放送日時：2023年9月16日

キーワード: TVM、テクニカルサロン、オンラインライブストリーム

9月16日MLC.AIコミュニティとHyperAIが主催し、OpenbayesとTencent AI Labが共催する2023 Meet TVM Shenzhenイベントが正式に開催されました。一週間にわたる豪雨にもかかわらず、コミュニティメンバーの熱意は衰えることなく、大学、大企業、チップメーカー、研究機関などから100名を超える参加者が、AIコンパイラに関するオフラインの集まりに世界中から集まりました。また、直接参加できなかった多くの参加者も、HyperAIのBilibiliチャンネルでオンラインライブ配信された技術サロンに積極的に参加しました。

このイベントでは、上海交通大学、テンセント、MachineTime、Suiyuan Technology から 5 人の上級講師を招き、各社のビジネス アプリケーションに基づいた TVM と MLIR に関するベスト プラクティスを共有しました。

活動レビュー

以下はイベントの紹介とイベントのレビュー動画です。

WeChat公式アカウント「HyperAI」をフォローし、キーワード「TVM Shenzhen」で返信すると、講演者の完全なPPTを入手できます。

トピックを共有:TVMベースのCPU側動的形状最適化

内容紹介：従来の深層学習コンパイラ（TVMを含む）は動的シェイプをサポートしていないため、言語モデル（動的なシーケンス長）や検出モデル（動的な幅／高さ）の処理には不十分です。この問題に対処するため、TVMをベースにCPUベースの動的シェイプ演算子最適化スキームを設計・実装しました。このスキームは既存の静的シェイプスキームよりも性能が高く、探索時間もほとんどかかりません。

ライブリプレイ:bilibili.com/video/BV18u4y1z7NM/?spm_id_from=333.1387.collection.video_card.click

トピックを共有:AIプロセッサの自動設計：コンパイラが主流

内容紹介：大規模な言語モデルに代表される AIGC の開発と普及に伴い、コンピューティング能力の需要が飛躍的に増加しました。その結果、AI プロセッサ チップの設計とそれに対応するプログラミングはより複雑になります。

よりシンプルかつ効率的にするために、自動化されたコンパイラとコンピューティング アーキテクチャが共同で潜在的なソリューションを設計しました。

ライブストリームのリプレイ: bilibili.com/video/BV1hj411k7v4/?spm_id_from=333.1387.collection.video_card.click

トピックを共有:MLIR とその AI グラフ作成の実践

内容紹介：AIチップとAIフレームワークの急速な発展に伴い、XLAやTVMなどのAIコンパイラも登場しています。MLIRは、汎用性と再利用可能なコンパイラフレームワークとして、ハードウェアメーカーがDS AIコンパイラを迅速に構築するのに役立つため、AIコンパイルシステムで広く使用されています。

この共有では主に、MLIR のいくつかの基本的な知識要素、MLIR の Codegen プロセス、および AI コンパイラーを構築するための実践的な手順を紹介します。さらに、AI コンパイラーの主要な問題を解決するための MLIR のアイデアについても説明します。

ライブリプレイ:https://www.bilibili.com/video/BV1wj411C7kJ/?spm_id_from=333.1387.collection.video_card.click&vd&vd

トピックを共有:MLIRに基づくAIコンパイラの設計と実装

内容紹介：AI や機械学習の分野にはさまざまなソフトウェア フレームワーク (TensorFlow、PyTorch など) があり、AI コンパイラーなどのハードウェア デバイス (CPU、GPU、TPU など) もますます多様化しています。両者を結ぶ架け橋には多くの課題があります。

コンパイラ インフラストラクチャのセットとして、MLIR は、ドメイン固有のコンパイラを構築するための、再利用可能で簡単に拡張可能な一連の基本コンポーネントを提供します。 Tencent は、MLIR に基づいてエンドツーエンドの AI コンパイラーを構築し、ユーザーの AI モデルのコンパイルを最適化することで、さまざまな AI チップへのモデルの展開を簡素化し、究極のパフォーマンスを実現しました。

ライブリプレイ:bilibili.com/video/BV1vk4y1F7Ku/?spm_id_from=333.1387.collection.video_card.click

トピックを共有:大規模モデル時代における機械学習システムの機会と課題

内容紹介：生成型人工知能（GAI）と大規模言語モデル（LLM）は目覚ましい進歩を遂げ、その驚異的な能力と、多くの分野を根本的に変革する可能性を示しています。同時に、これは機械学習システムにとって新たな機会と課題の両方をもたらしています。一方では、膨大な計算需要がシステム最適化の必要性を高めています。他方では、単一のモデルアーキテクチャと高性能ハードウェアへの依存が、これまでオープンであった機械学習エコシステムの収束を引き起こしています。

ライブリプレイ:bilibili.com/video/BV1A34y1N76w/?spm_id_from=333.1387.collection.video_card.click

2023年Meet TVM・年末の集い

今年の第 1 四半期から第 3 四半期にかけて、私たちは 3 回のオフライン ミートアップを成功裏に開催し、AI コンパイラーの分野に関心を持つ多くの友人がさまざまな都市に集まり、一緒に学び、議論する機会を得ました。

第4四半期が間近に迫り、今年の2023 Meet TVMシリーズのイベントを完璧に締めくくる2023 Meet TVM年末集会を開催いたします。講演者の推薦、会場や軽食のスポンサーなど、あらゆる企業およびコミュニティパートナーの皆様に、様々な形でご参加いただき、共に創り上げていくことを心よりお待ちしております。

中国で最も活発なAIコンパイラコミュニティを一緒に築き上げましょう！最後に、イベントの集合写真をご紹介します❤️

PPT を入手:WeChat公式アカウント「HyperAI」をフォローし、キーワード「TVM Shenzhen」で返信すると、講演者の完全なPPTを入手できます。

スポンサーとパートナー

このイベントの主催者として、MLC.AI コミュニティは 2022 年 6 月に設立されました。Apache TVM の主な発明者であり、機械学習の分野で有名な若い学者である Chen Tianqi がチームを率いて、MLC オンライン コースを立ち上げ、体系的に機械学習を導入しました。コンパイルの主要な要素と中心となる概念。

2022 年 11 月、MLC.AI コミュニティ ボランティアの共同作業のおかげで、TVM の最初の完全な中国語ドキュメントが公開され、HyperAI Web サイトで正常にホストされました。さらに、機械学習のコンパイルに興味のある国内の開発者に、新しいテクノロジーにアクセスして学習するためのインフラストラクチャ、つまりドキュメントを提供します。

2023 年の第 4 四半期には、杭州で「2023 Meet TVM」シリーズのイベントが開催され、企業やコミュニティ パートナーの共創への参加が歓迎されます。

MLC オンライン コース:https://mlc.ai/

TVM 中国語ドキュメント:https://tvm.hyper.ai/

中国を代表する人工知能とハイパフォーマンス コンピューティング コミュニティ、データサイエンス分野の高品質な公共リソースを国内開発者に提供することに尽力し、これまでのところ、1,200以上の公開データセットの国内ダウンロードノードを提供し、人工知能とハイパフォーマンスコンピューティングに関連する300以上の用語クエリをサポートし、完全なTVM中国語ドキュメントをホストしており、間もなく複数の基本的な人気チュートリアルを開始する予定です。

公式ウェブサイトにアクセスしてください:https://hyper.ai/

OpenBayes は中国の大手ハイパフォーマンス コンピューティング サービス プロバイダーです古典的なソフトウェア エコロジーと機械学習モデルを新世代の異種チップに移植することにより、産業界や大学の科学研究向けに、より高速で使いやすいデータ サイエンス コンピューティング製品を提供します。その製品は、数十の大規模産業で使用されています。シナリオまたは大手科学研究会社によって使用されます。

公式ウェブサイトにアクセスしてください:https://openbayes.com/

Tencent AI Lab は、Tencent のエンタープライズ レベルの AI ラボです。2016年4月に深圳に設立されたAIラボは、現在100名を超えるトップクラスの研究者と300名を超えるアプリケーションエンジニアを擁しています。テンセントが長年培ってきた豊富なアプリケーションシナリオ、ビッグデータ、コンピューティングパワー、そして優秀な人材を活用し、AIラボは前向きでオープンなコラボレーションを推進し、「Make AI Everywhere（あらゆる場所にAIを）」というビジョンの実現に向けて、AIの認知、意思決定、創造性を継続的に向上させることに尽力しています。

Tencent AI Lab は、研究と応用の両方の開発に重点を置いています。基礎研究では、機械学習、コンピューター ビジョン、音声テクノロジー、自然言語処理テクノロジーの 4 つの主要な方向に焦点を当て、テクノロジーの応用では、ゲーム、デジタル ピープル、コンテンツ、ソーシャル ネットワーキングの 4 つの主要分野に焦点を当て、当初は AI の応用を検討します。産業、農業、医療、医学、ライフサイエンスなどの他の分野での研究応用。