內(nèi)容一覽：2023 Meet TVM 線下聚會第 3 站將于 9 月 16 日在深圳騰訊大廈舉辦！本次 Meetup 包含 5 個關(guān)于 AI 編譯器的精彩 talk，期待與大家在深圳相聚！

關(guān)鍵詞：編譯器? ?線下活動? ?2023MeetTVM

本文首發(fā)自 HyperAI 超神經(jīng)微信公眾平臺~?

今年 3 月和 6 月，2023 Meet TVM 系列活動分別在上海和北京成功舉辦，300 余位來自各大廠商、科研院所的伙伴們齊聚一堂，線上線下進(jìn)了充分的交流和討論。

9 月中旬，TVM Meetup 第 3 站線下聚會定檔深圳，這次我們邀請到了 5 位資深 AI 編譯器專家，他們將在深圳騰訊大樓，為在場的朋友們帶來精彩分享。

本次活動由 MLC.AI 及 HyperAI超神經(jīng)主辦，同時得到了 OpenBayes貝式計算和騰訊 AI Lab 的傾情贊助，現(xiàn)場也為大家準(zhǔn)備了精美的周邊禮品和茶歇，歡迎大家來玩！

?2023 Meet TVM 深圳站活動信息

??時間：9?月 16 日（周六）13:30-17:30

???地點：深圳市南山區(qū)深南大道 10000 號騰訊大廈 2F 多功能廳

???人數(shù)：200（現(xiàn)場座位有限，請盡早報名）?

?????報名：掃描下方二維碼報名

???日程：

?分享嘉賓及內(nèi)容簡介?

分享主題：基于 TVM 的動態(tài)形狀編譯優(yōu)化

內(nèi)容簡介：傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)編譯器（包括 TVM）缺少動態(tài)形狀支持，在處理大語言模型（動態(tài)序列長度）和檢測模型（動態(tài)寬/高）等情況時比較乏力。基于此現(xiàn)狀，我們設(shè)計實現(xiàn)了一套基于 TVM 的 CPU 端動態(tài)形狀算子優(yōu)化方案，性能超過現(xiàn)有的靜態(tài)形狀方案，且?guī)缀醪恍枰阉鲿r間。

觀看本場分享，你將了解：

1. 動態(tài)形狀優(yōu)化帶來的挑戰(zhàn)

2. TVM 社區(qū)的 dlight 相關(guān)工作

3. CPU 端動態(tài)形狀優(yōu)化的難點和解法

分享主題：Design an AI Processor: Compiler is Dominant

內(nèi)容簡介：隨著以大語言模型為代表的 AIGC 的發(fā)展和普及，算力需求呈指數(shù)式增長。因此，AI 處理器芯片的設(shè)計以及相應(yīng)的編程變得更加復(fù)雜。

如何讓兩者變得更加簡單高效，自動化的編譯器---計算架構(gòu)聯(lián)合設(shè)計了一個潛在的解決方案。

觀看本場分享，你將了解：

1. AI 處理器的產(chǎn)品格局

2. 自動化 AI 處理器設(shè)計的研究近況

3.?AI 處理器自動化設(shè)計的基礎(chǔ)編譯框架

分享主題：MLIR 及其 AI 圖編譯實踐

內(nèi)容簡介：隨著 AI 芯片和 AI 框架的蓬勃發(fā)展，AI 編譯器也隨之發(fā)展起來，如 XLA, TVM 等。MLIR 作為通用和可復(fù)用的編譯器框架，由于能夠幫助各硬件廠商快速構(gòu)建 DS AI 編譯器，目前在 AI 編譯系統(tǒng)中得到了廣泛的利用。

本次分享主要介紹 MLIR 的一些基本知識要素、MLIR 的 Codegen 流程以及構(gòu)建 AI 編譯器的實踐步驟，另外也將和大家討論一下 MLIR 解決 AI 編譯器關(guān)鍵問題的思路。

觀看本場分享，你將了解：

1. AI 編譯器的構(gòu)建元素

2. MLIR 的基本知識和用途

3. MLIR 構(gòu)建 AI 編譯器的基本步驟

分享主題：基于 MLIR 的 AI 編譯器的設(shè)計與實現(xiàn)

內(nèi)容簡介：AI 和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有許多不同的軟件框架（如 TensorFlow、PyTorch 等)，硬件設(shè)備也日益多樣化（CPU、GPU、TPU 等)，AI 編譯器作為連接二者的橋梁，存在著諸多挑戰(zhàn)。

MLIR 作為一套編譯器基礎(chǔ)設(shè)施，它提供一系列可復(fù)用的易擴展的基礎(chǔ)組件，用來搭建領(lǐng)域?qū)Ｓ镁幾g器。騰訊在 MLIR 的基礎(chǔ)上搭建了一套端到端的 AI 編譯器，為用戶的 AI 模型提供編譯優(yōu)化，從而簡化模型在多種 AI 芯片上的部署，發(fā)揮極致性能。

觀看本場分享，你將了解：

1. 騰訊 AI 編譯器的整體流程

2. MLIR 的一些基礎(chǔ)設(shè)施介紹及其提供的便利性

3. Linalg dialect 為基礎(chǔ)的 tiling 和 fusion 介紹

分享主題：大模型時代機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的機遇與挑戰(zhàn)

內(nèi)容簡介：生成式人工智能和大型語言模型 (LLM) 領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展，它們具有卓越的能力和從根本上改變許多領(lǐng)域的潛力。與此同時，他對于機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)帶來了全新的機遇和挑戰(zhàn)。一方面，巨大的算力需求導(dǎo)致對于系統(tǒng)優(yōu)化的需求提升；另一方面，單一的模型結(jié)構(gòu)和高性能硬件需求，使得原本開放的機器學(xué)習(xí)生態(tài)開始收斂。

觀看本場分享，你將了解：

1. 大模型時代的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)現(xiàn)狀

2. MLC-LLM 最近的進(jìn)展與更新

3. 后大模型時代的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)展望

主辦方及合作伙伴簡介

作為本次活動的主辦方，MLC.AI 社區(qū)成立于 2022 年 6 月，并由 Apache TVM 主要發(fā)明者、機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域著名的青年學(xué)者陳天奇，帶領(lǐng)團(tuán)隊上線了 MLC 線上課程，系統(tǒng)介紹了機器學(xué)習(xí)編譯的關(guān)鍵元素以及核心概念。

2022 年 11 月，在 MLC.AI 社區(qū)志愿者的共同努力下，首個完整的 TVM 中文文檔上線，并成功托管至 HyperAI超神經(jīng)官網(wǎng)，進(jìn)一步為對機器學(xué)習(xí)編譯感興趣的國內(nèi)開發(fā)者，提供了接觸并學(xué)習(xí)一門新技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)置——文檔。

2023 年第四季度，「2023 Meet TVM」系列活動將在杭州舉辦，屆時歡迎企業(yè)及社區(qū)伙伴參與共創(chuàng)。

MLC 線上課程：https://mlc.ai/

TVM 中文文檔：https://tvm.hyper.ai/

國內(nèi)領(lǐng)先的人工智能及高性能計算社區(qū)，致力于為廣大國內(nèi)開發(fā)者提供數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的優(yōu)質(zhì)公共資源，截至目前已為 1200+ 公開數(shù)據(jù)集提供國內(nèi)下載節(jié)點，支持 300+ 人工智能及高性能計算相關(guān)的詞條查詢，托管了完整的 TVM 中文文檔，并即將上線多個基礎(chǔ)及流行教程。

訪問官網(wǎng)：https://hyper.ai/

OpenBayes貝式計算是國內(nèi)領(lǐng)先的高性能計算服務(wù)提供商，通過為新一代異構(gòu)芯片嫁接經(jīng)典軟件生態(tài)及機器學(xué)習(xí)模型，進(jìn)而為工業(yè)企業(yè)及高?？蒲刑峁└涌焖?、易用的數(shù)據(jù)科學(xué)計算產(chǎn)品，其產(chǎn)品已被數(shù)十家大型工業(yè)場景或頭部科研院所所采用。

訪問官網(wǎng)：https://openbayes.com/

騰訊 AI Lab 是騰訊的企業(yè)級 AI 實驗室，于 2016 年 4 月在深圳成立，目前有 100?多位頂尖研究科學(xué)家及 300?多位應(yīng)用工程師。借助騰訊豐富應(yīng)用場景、大數(shù)據(jù)、計算力及一流人才方面的長期積累，AI Lab 立足未來，開放合作，致力于不斷提升 AI 的認(rèn)知、決策與創(chuàng)造力，向“Make AI Everywhere”的愿景邁步。

騰訊 AI Lab 強調(diào)研究與應(yīng)用并重發(fā)展。基礎(chǔ)研究關(guān)注機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、語音技術(shù)及自然語言處理等四大方向；技術(shù)應(yīng)用聚焦在游戲、數(shù)字人、內(nèi)容、社交四大領(lǐng)域，并初探 AI 在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、醫(yī)藥、生命科學(xué)等領(lǐng)域的研究應(yīng)用。

活動行：掃碼跳轉(zhuǎn)至活動行報名

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考慮到本場活動的場地空間情況，我們僅開放了 200 個到場名額，建議大家盡早報名鎖定席位。

2023 Meet TVM 系列活動現(xiàn)已開啟，9 月 16 日 13:30-17:30，期待與大家在深圳相聚！

本文首發(fā)自 HyperAI 超神經(jīng)微信公眾平臺~