Зустріч з інженерії продуктивності AI (Мадрид)

Description

Ця щомісячна зустріч об'єднує інженерів AI, практиків ML та фахівців з оптимізації продуктивності в [Мадриді](https://www.createwith.com/cities/madrid) для глибоких технічних обговорень про прискорення GPU, програмування CUDA та налаштування продуктивності PyTorch. Зустрічі проводять Кріс Фреглі та Ант'є Барт, сесії проходять онлайн через [Zoom](https://us02web.zoom.us/j/82308186562) щотретьої понеділка місяця. ## Чого ви навчитеся Кожна зустріч містить практичні доповіді та живі демонстрації, що охоплюють оптимізації продуктивності GPU, CUDA та PyTorch. Теми охоплюють весь стек інженерії продуктивності AI — від низькорівневих ядер CUDA до високорівневих оптимізацій моделей PyTorch. Чи ви будуєте системи ML для виробництва, навчаєте великі моделі або розгортаєте кінцеві точки для інференції, ви отримаєте практичні знання для прискорення ваших робочих навантажень AI. ## Хто повинен бути присутнім Ця зустріч ідеально підходить для: - Інженерів ML, які оптимізують навчальні конвеєри - Дослідників AI, які розширюють межі продуктивності моделі - Розробників бекенду, які працюють з GPU інфраструктурою - Інженерів продуктивності, зосереджених на AI системах - Усієї осіб, які цікавляться перетином апаратного забезпечення та машинного навчання Деяка обізнаність з Python та PyTorch є корисною, хоча сесії орієнтовані на різні рівні досвіду. ## Формат та ресурси Сесії починаються з вступів та оновлень спільноти від ведучих, після чого слідують технічні презентації, що досліджують конкретні техніки оптимізації. Інтерактивний формат Zoom дозволяє проводити запитання та відповіді в режимі реального часу та обмін знаннями серед учасників. Між зустрічами ви можете заглибитись в тему через [репозиторій GitHub групи](http://github.com/cfregly/ai-performance-engineering/), переглянути попередні сесії на [YouTube](https://www.youtube.com/@AIPerformanceEngineering) або ознайомитися з книгою ведучих O'Reilly ["Інженерія продуктивності систем AI"](https://www.amazon.com/Systems-Performance-Engineering-Optimizing-Algorithms/dp/B0F47689K8/). Група також рекомендує безкоштовний курс Генеративного AI від DeepLearning.ai [для базових знань](https://bit.ly/gllm). ## Чому варто відвідати Оптимізація GPU є критично важливою для сучасної розробки AI — зменшуючи витрати на навчання, покращуючи затримки інференції та дозволяючи використовувати більші моделі. Ця зустріч надає практичні, готові до виробництва техніки, які ви можете застосувати негайно. Підключіться до спільноти інженерії продуктивності AI в Мадриді, поділіться своїми історіями оптимізації та залишайтеся в курсі останніх розробок CUDA та PyTorch. [Приєднуйтесь до цієї повторювальної серії зустрічей]