Spotkanie z Inżynierii Wydajności AI (Madryt)

Description

To cykliczne, comiesięczne spotkanie gromadzi inżynierów AI, praktyków ML oraz specjalistów ds. optymalizacji wydajności w [Madrycie](https://www.createwith.com/cities/madrid) na głębokie techniczne dyskusje na temat przyspieszenia GPU, programowania CUDA oraz strojenia wydajności PyTorch. Prowadzone przez Chrisa Fregly'ego i Antję Barth, sesje odbywają się online za pośrednictwem [Zoom](https://us02web.zoom.us/j/82308186562) w każdy trzeci poniedziałek miesiąca. ## Czego się nauczysz Każde spotkanie zawiera praktyczne prezentacje i demonstracje na żywo dotyczące optymalizacji wydajności GPU, CUDA oraz PyTorch. Tematy obejmują pełny zakres inżynierii wydajności AI — od niskopoziomowych rdzeni CUDA po wysokopoziomowe optymalizacje modeli PyTorch. Niezależnie od tego, czy budujesz systemy ML w produkcji, trenujesz duże modele, czy wdrażasz punkty końcowe inferencji, zdobędziesz praktyczne wskazówki, które przyspieszą Twoje obciążenia AI. ## Kto powinien uczestniczyć To spotkanie jest idealne dla: - inżynierów ML optymalizujących procesy treningowe - badaczy AI przesuwających granice wydajności modeli - programistów backendowych pracujących z infrastrukturą GPU - inżynierów wydajności skupionych na systemach AI - każdego ciekawego przecięcia sprzętu i uczenia maszynowego Znajomość Pythona i PyTorch jest pomocna, chociaż sesje są dostosowane do różnych poziomów doświadczenia. ## Format i zasoby Sesje rozpoczynają się od wprowadzeń i aktualizacji społeczności od gospodarzy, po czym następują prezentacje techniczne badające konkretne techniki optymalizacji. Interaktywny format Zoom umożliwia zadawanie pytań i dzielenie się wiedzą w czasie rzeczywistym wśród uczestników. Pomiędzy spotkaniami możesz zgłębić temat poprzez [repozytorium GitHub grupy](http://github.com/cfregly/ai-performance-engineering/), oglądać wcześniejsze sesje na [YouTube](https://www.youtube.com/@AIPerformanceEngineering), lub zapoznać się z książką O'Reilly gospodarzy ["Inżynieria Wydajności Systemów AI"](https://www.amazon.com/Systems-Performance-Engineering-Optimizing-Algorithms/dp/B0F47689K8/). Grupa poleca również [bezpłatny kurs Generatywnej AI](https://bit.ly/gllm) od DeepLearning.ai dla podstawowej wiedzy. ## Dlaczego warto uczestniczyć Optymalizacja GPU jest kluczowa dla nowoczesnego rozwoju AI — zmniejsza koszty treningu, poprawia latencję inferencji i umożliwia budowanie większych modeli. To spotkanie dostarcza praktycznych, gotowych do produkcji technik, które możesz zastosować od razu. Połącz się ze społecznością zajmującą się inżynierią wydajności AI w Madrycie, podziel się doświadczeniami z optymalizacji i bądź na bieżąco z najnowszymi dokonaniami w CUDA i PyTorch. [Dołącz do tej cyklicznej serii spotkań]