Optymalizacje wydajności GPU, CUDA i PyTorch

To comiesięczne internetowe spotkanie gromadzi programistów AI i inżynierów, którzy koncentrują się na maksymalnym wykorzystaniu wydajności z obciążeń głębokiego uczenia przyspieszonych przez GPU. Prowadzone przez Chrisa Fregly'ego i Antje Barth, sesja zagłębia się w praktyczne techniki optymalizacji potrzebne do szybszego i bardziej efektywnego działania modeli PyTorch na sprzęcie GPU. Spotkanie we wrześniu 2026 roku obejmuje dwa techniczne wystąpienia skoncentrowane na optymalizacjach wydajności GPU, PyTorch i CUDA. Niezależnie od tego, czy trenujesz modele językowe, przeprowadzasz wnioskowanie na dużą skalę, czy po prostu próbujesz zmniejszyć swoje koszty GPU w chmurze, zrozumienie tych niskopoziomowych technik optymalizacji jest niezbędne dla systemów AI w produkcji. Spotkanie obejmuje pełny stos — od optymalizacji rdzeni CUDA po specyficzne dla PyTorch wzorce wydajności, które mogą dramatycznie poprawić przepustowość i zmniejszyć opóźnienia. To część cyklicznej comiesięcznej serii, która odbywa się w każdy trzeci poniedziałek, tworząc spójną społeczność uczącą się dla inżynierów AI zorientowanych na wydajność w Madrycie i nie tylko. Format online oznacza, że możesz dołączyć z dowolnego miejsca z dostępem do Internetu, co czyni go dostępnym dla globalnej publiczności inżynierów wydajności. Chris Fregly jest autorem książki O'Reilly na temat Inżynierii Wydajności Systemów AI, posiadającym głęboką wiedzę na temat optymalizacji algorytmów AI i infrastruktury. Spotkanie łączy się z szerszymi zasobami, w tym z repozytorium GitHub z przykładami kodu, kanałem YouTube z nagranymi sesjami oraz darmowym kursem Generative AI na DeepLearning.ai. Idealne dla inżynierów uczenia maszynowego, profesjonalistów DevOps pracujących z infrastrukturą AI oraz każdego, kto uruchamia obciążenia PyTorch i chce zrozumieć wąskie gardła wydajności na poziomie GPU. Wcześniejsze doświadczenie z PyTorch i podstawowe zrozumienie koncepcji obliczeń GPU pomoże Ci wyciągnąć maksimum z dyskusji technicznych. Format spotkania obejmuje wprowadzenia, aktualizacje społeczności i dwa skoncentrowane techniczne wystąpienia z czasem na pytania i odpowiedzi. Dołącz przez Zoom, aby uczyć się od praktyków, którzy rozwiązują realne wyzwania wydajności w systemach AI w produkcji. Zarejestruj się na to wydarzenie