2023년 TVM Meet은 상하이에서 처음 개최되었으며, 100명 이상의 엔지니어가 머신러닝 컴파일의 현재와 미래에 대해 논의했습니다.

3월 4일, 2023년 Meet TVM 오프라인 모임이 상하이에서 성공적으로 개최되었습니다. 이 모임은 MLC.AI 커뮤니티가 주최하고, 상하이 우쟈오창 혁신창업학원, HyperAI 슈퍼신경망, OpenBayes 베이지안 컴퓨팅이 공동으로 주최했습니다.상하이, 항저우, 베이징, 난징에서 온 100명이 넘는 친구들이 상하이에 모여 활발한 대면 토론을 벌였습니다.

행사 당일,TVM의 주요 발명가이자 머신 러닝 분야의 유명한 젊은 학자인 Chen Tianqi는또한, 머신 러닝 컴파일 트렌드에 대한 분석과 Apache TVM의 후속 개발 계획을 공유하기 위해 모든 사람을 위한 오프닝 영상도 준비했습니다.

핵심 사항은 다음과 같습니다.

안녕하세요, TVM 중국 커뮤니티의 여러분. 저는 천톈치입니다. Meet TVM 상하이 행사에 참여해 주셔서 대단히 감사드리며, 지역 단체의 지원에 진심으로 감사드립니다.

지난 몇 년 동안 AI와 AI 배포는 엄청난 변화를 겪었습니다.머신 러닝은 더 이상 알고리즘에 의해서만 구동되지 않습니다. 데이터 알고리즘과 시스템 자체는 모두 머신 러닝 시스템 배포의 성공에 영향을 미칩니다.머신 러닝 컴파일 역시 이제 막 최전선에서 탐구되기 시작한 분야이지만 점차 대중의 관심을 받고 있습니다.

TVM 커뮤니티는 이 방향으로 5년간 활동해 왔습니다.또한 우리는 끊임없이 스스로를 혁신하고 과거의 경험을 요약해야 한다는 것을 알고 있습니다.오직 그때에야 우리는 머신 러닝 컴파일과 머신 러닝 시스템을 포함한 전체 분야를 다음 단계로 끌어올릴 수 있습니다.

작년부터 TVM 커뮤니티는 동적 모양, 다양한 하드웨어 배포, 연산자 라이브러리 통합, 머신 러닝 자동 최적화를 포함한 다양한 문제를 근본적으로 해결하고자 TVM Unity 솔루션을 홍보하기 위해 매우 대담한 변화와 시도를 해왔습니다. 또한 우리는 반복적 개발을 우리의 주요 목표로 삼고 싶습니다.이를 통해 알고리즘과 시스템을 최적화하는 사람들은 Python 프레임워크에서 계속 반복 작업을 수행할 수 있습니다.

작년에 우리는 모든 사람에게 관련 머신 러닝 콘텐츠를 설명하기 위해 MLC 온라인 과정도 출시했습니다.올해는 Unity를 엔드투엔드로 점진적으로 연결하고 다양한 실제 모델에 적용할 예정입니다.또한, 머신 러닝 컴파일 전체와 머신 러닝 TVM 자체의 툴 체인을 다음 단계로 끌어올리기 위해 커뮤니티 개발 및 공동 구축에 참여해 주시기를 부탁드립니다.

라이브 공유의 간략한 소개와 PPT를 받아보세요

행사 당일, 우리는 4명의 연사를 초대하여 라이브 프레젠테이션을 진행했습니다.

주제 공유:TVM과 머신러닝 컴파일의 개발

내용물:머신 러닝 컴파일러는 최근 몇 년 동안 배포 성능을 지속적으로 개선해 왔으며, TVM 역시 "자동화" 기술을 통해 성능 개선을 달성하고자 노력해 왔습니다. 그러나 새로운 하드웨어가 추가되면서 컴파일러 개발은 성능과 다용성 등 많은 과제에 직면하게 되었습니다.

TVM 커뮤니티에서 현재 출시한 Unity 디자인(TensorIR+Relax)은 TVM의 다양성과 사용자 정의 기능을 근본적으로 개선하고 보다 포괄적인 인프라를 제공하려고 시도합니다.

PPT 받기:위챗 공개 계정 "HyperAI Super Neural Network"을 팔로우하고 백그라운드에서 키워드로 답글을 남겨주세요. TVM 상하이전체 PPT를 받아보세요.

주제 공유:TVM을 사용하여 Rockchip 장치를 지원하는 모델을 컴파일합니다.

내용물:Rockchip 장치에서 모델 배포를 용이하게 하고 성능을 개선합니다. 우리는 Rockchip 디바이스에 대한 모델 컴파일을 지원하기 위해 TVM에 새로운 백엔드를 구현했습니다.

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주제 공유:TVM 기반으로 구축된 DSA AI 컴파일러

내용물:TVM은 2017년에 오픈 소스로 공개되었으며 기본적으로 GPU와 CPU를 지원합니다. TVM 기반 DSA/NPU용 AI 컴파일러를 어떻게 구축하나요? 이 공유를 통해 우리의 실천을 통해 이 질문에 답하고자 노력할 것입니다.

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주제 공유:TVM을 위한 SYCL 백엔드 확장

내용물:TVM을 위해 이기종 간 프로그래밍 모델 SYCL이 확장되었으며, SYCL 코드 생성 및 자동 튜닝을 위한 경로가 추가되었습니다. SYCL에 대한 NPU 하드웨어 지원이 확장되었으며, 국내 NPU에 대한 명령어 컴파일 및 런타임 적응 지원이 추가되었습니다. 앞으로는 TVM부터 SYCL, 나아가 다른 국내 NPU 명령어 컴파일까지 풀스택 기술 경로를 더욱 개방해 나갈 것입니다.

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2023 TVM을 만나보세요. 더 많은 도시가 곧 찾아옵니다.

다음,이 이벤트에 참여한 게스트들이 공유한 자세한 내용은 이 공식 계정을 통해 차례차례 공개되고 푸시될 예정입니다. 계속해서 주의 깊게 살펴보세요!

동시에 2023 Meet TVM이 전국 여러 도시에서 출시될 예정입니다.우리는 이 공동 프로젝트에 학계와 기업의 파트너가 참여하기를 환영합니다. 6월에 베이징에서 여러분을 뵙기를 기대합니다!

마지막으로 현장의 단체사진을 찍어보겠습니다.

2023년 TVM 상하이 행사 단체 사진