GPU, CUDA und PyTorch Leistungsoptimierungen

Description

Dieses monatliche Online-Treffen bringt Ingenieure, Forscher und KI-Praktiker zusammen, um neueste Techniken zur Leistungsoptimierung von GPU, CUDA und PyTorch zu erkunden. Moderiert von Chris Fregly und Antje Barth kombiniert jede Sitzung praktische Einblicke mit tiefgehenden technischen Diskussionen zur Maximierung der Rechenleistung in KI-Arbeitslasten. ## Was Sie erwartet Die August 2026 Sitzung umfasst zwei tiefgehende Vorträge, die sich auf GPU-, PyTorch- und CUDA-Leistungsoptimierungen konzentrieren. Egal, ob Sie maschinelle Lernmodelle entwickeln, große neuronale Netze trainieren oder Inferenz-Pipelines optimieren, Sie werden umsetzbare Techniken zur Reduzierung der Latenz, Verbesserung des Durchsatzes und optimalen Nutzung der GPU-Ressourcen kennenlernen. ## Wer teilnehmen sollte Dieses Treffen ist ideal für: - Maschinenlern-Ingenieure, die mit PyTorch und GPU-beschleunigten Workflows arbeiten - Leistungsingenieure, die AI-Inferenz- und Trainingspipelines optimieren - Forscher, die CUDA-Programmierung und niedrigstufige GPU-Optimierungen erkunden - DevOps-Profis, die KI-Infrastruktur und Ressourcennutzung verwalten - Alle, die neugierig sind, das Maximum aus ihren KI-Systemen herauszuholen ## Format Die Veranstaltung findet vollständig online über Zoom statt, wodurch sie für die globale KI-Community zugänglich ist. Die Sitzungen beginnen mit Einführungen und Updates zum Treffen von Chris Fregly und Antje Barth, gefolgt von technischen Präsentationen und interaktiven Fragestunden. Der monatliche Rhythmus (jeden 3. Montag) schafft ein konsistentes Lernumfeld für die Teilnehmer, die die neuesten Entwicklungen im Bereich der Leistungsoptimierung verfolgen. ## Zusätzliche Ressourcen Zwischen den Treffens können die Teilnehmer tiefer in die begleitende [GitHub-Repository](http://github.com/cfregly/ai-performance-engineering/) eintauchen, die Codebeispiele und Optimierungsmuster enthält, das O'Reilly-Buch ["AI Systems Performance Engineering"](https://www.amazon.com/Systems-Performance-Engineering-Optimizing-Algorithms/dp/B0F47689K8/), den [YouTube-Kanal zum Thema AI Performance Engineering](https://www.youtube.com/@AIPerformanceEngineering) und einen kostenlosen Kurs zu Generativer KI auf [DeepLearning.AI](https://bit.ly/gllm). Egal, ob Sie langsame Trainingsläufe beheben, die Produktionsinferenz optimieren oder niedrigstufige CUDA-Kerne erkunden, diese Community bietet die technische Tiefe und praktische Erfahrung, um Ihre Fähigkeiten im Bereich AI-Leistungsoptimierung zu verbessern. [Nehmen Sie am Treffen teil und erhalten Sie den Zoom-Link](https://www.meetup.com/ai-performance-engineering-meetup-madrid/events/ckvnttyjclbwb/?eventOrigin=group_upcoming_events), um sich mit anderen Teilnehmern zu vernetzen.