Оптимізації продуктивності GPU, CUDA та PyTorch

Description

Ця щомісячна онлайн-зустріч об'єднує інженерів, дослідників та практиків штучного інтелекту для вивчення передових технік оптимізації продуктивності GPU, CUDA та PyTorch. Захід ведуть Кріс Фреглі та Анна Барт, кожна сесія поєднує практичні інсайти та глибокі технічні обговорення щодо максимізації обчислювальної ефективності в робочих навантаженнях ШІ. ## Чого очікувати Сесія серпня 2026 року включає два поглиблені виступи, зосереджені на оптимізації продуктивності GPU, PyTorch та CUDA. Незалежно від того, чи ви створюєте моделі машинного навчання, навчаєте великі нейронні мережі чи оптимізуєте конвеєри виведення, ви отримайте дієві техніки для зменшення затримок, покращення пропускної спроможності та кращого використання ресурсів GPU. ## Хто повинен відвідувати Ця зустріч ідеально підходить для: - Інженерів машинного навчання, які працюють з PyTorch та конвеєрами з прискоренням GPU - Інженерів, що оптимізують виведення та навчальні конвеєри ШІ - Дослідників, які досліджують програмування CUDA та низькорівневі оптимізації GPU - Спеціалістів DevOps, які управляють інфраструктурою ШІ та використанням ресурсів - Усі, хто хоче дізнатися, як витиснути максимум продуктивності зі своїх систем ШІ ## Формат Захід проходить повністю онлайн через Zoom, що робить його доступним для глобальної спільноти ШІ. Сесії починаються з представлень та оновлень зустрічі від Кріса Фреглі та Анни Барт, після чого відбуваються технічні презентації та інтерактивні запитання-відповіді. Щомісячний ритм (кожен 3-й понеділок) створює послідовний ритм навчання для учасників, які слідкують за останніми новинами в галузі інженерії продуктивності. ## Додаткові ресурси Між зустрічами учасники можуть заглибитися у навчання через супутній [репозиторій GitHub](http://github.com/cfregly/ai-performance-engineering/) з прикладами коду та шаблонами оптимізації, книгу O'Reilly ["Оптимізація продуктивності систем ШІ"](https://www.amazon.com/Systems-Performance-Engineering-Optimizing-Algorithms/dp/B0F47689K8/), [YouTube-канал AI Performance Engineering](https://www.youtube.com/@AIPerformanceEngineering) та безкоштовний курс Генеративного ШІ на [DeepLearning.AI](https://bit.ly/gllm). Незалежно від того, чи ви усуваєте проблеми з повільними навчальними запусками, оптимізуєте продуктивність виведення в продукції або досліджуєте низькорівневі ядра CUDA, ця спільнота надає технічну глибину та практичний досвід для підвищення ваших навичок інженерії продуктивності ШІ. [Приєднуйтесь до зустрічі та отримайте посилання на Zoom](https://www.meetup.com/ai-performance-engineering-meetup-madrid/events/ckvnttyjclbwb/?eventOrigin=group_upcoming_events), щоб з'єднатися з іншими учасниками.