GPU, CUDA und PyTorch Leistungsoptimierungen

Description

Dieses monatliche Online-Meeting bringt KI-Entwickler und Ingenieure zusammen, die sich darauf konzentrieren, die maximale Leistung aus GPU-beschleunigten Deep-Learning-Workloads herauszuholen. Moderiert von Chris Fregly und Antje Barth, taucht die Sitzung tief in die praktischen Optimierungstechniken ein, die benötigt werden, um PyTorch-Modelle schneller und effizienter auf GPU-Hardware laufen zu lassen. Das Meetup im September 2026 präsentiert zwei technische Vorträge, die speziell auf GPU-, PyTorch- und CUDA-Leistungsoptimierungen fokussiert sind. Egal, ob Sie große Sprachmodelle trainieren, Inferenz in großem Maßstab durchführen oder einfach versuchen, Ihre Cloud-GPU-Kosten zu senken, das Verständnis dieser Low-Level-Optimierungstechniken ist entscheidend für Produktions-KI-Systeme. Das Meetup deckt den gesamten Stack ab – von der Optimierung von CUDA-Kernels bis zu PyTorch-spezifischen Leistungsmustern, die den Durchsatz dramatisch verbessern und die Latenz reduzieren können. Dies ist Teil einer regelmäßigen monatlichen Reihe, die jeden dritten Montag stattfindet, und schafft eine konsistente Lerngemeinschaft für leistungsfokussierte KI-Ingenieure in [Madrid](https://www.createwith.com/cities/madrid) und darüber hinaus. Das Online-Format bedeutet, dass Sie von überall mit einer Internetverbindung teilnehmen können, was es einem globalen Publikum von Leistungstechnikern zugänglich macht. Chris Fregly ist Autor eines O'Reilly-Buchs über [KI-Systemleistungstechnik](https://www.amazon.com/Systems-Performance-Engineering-Optimizing-Algorithms/dp/B0F47689K8/), das tiefes Fachwissen in der Optimierung von KI-Algorithmen und -Infrastrukturen mitbringt. Das Meetup verbindet sich mit weiteren Ressourcen, einschließlich eines [GitHub-Repositories](http://github.com/cfregly/ai-performance-engineering/) mit Codebeispielen, einem [YouTube-Kanal](https://www.youtube.com/@AIPerformanceEngineering) mit aufgezeichneten Sitzungen und einem kostenlosen [Generative AI-Kurs auf DeepLearning.ai](https://bit.ly/gllm). Ideal für Maschinenlern-Ingenieure, DevOps-Profis, die mit KI-Infrastruktur arbeiten, und alle, die PyTorch-Workloads ausführen und Leistungsengpässe auf GPU-Ebene verstehen möchten. Vorkenntnisse in PyTorch und ein grundlegendes Verständnis der Konzepte des GPU-Computing helfen Ihnen, das Beste aus den technischen Diskussionen herauszuholen. Das Meetup-Format umfasst Einführungen, Community-Updates und zwei fokussierte technische Vorträge mit Zeit für Fragen und Antworten. Nehmen Sie über Zoom teil, um von Praktikern zu lernen, die reale Herausforderungen in der Leistungsoptimierung bei Produktions-KI-Systemen lösen. [Registrieren Sie sich für dieses Event](https://www.meetup.com/ai-performance-engineering-meetup-madrid/events/ckvnttyjcmbcc/?eventOrigin=group_upcomin)