AISystem

ИИ System & AI Infra

Содержание текстового курса обновляется один за другим. ! !

Текстовые курсы являются с открытым исходным кодом в Aisys, серии видео -хостинга B и нефтяных труб, PPT - с открытым исходным кодом в GitHub, добро пожаловать в использование! ! !

Курс фон

Этот курс с открытым исходным кодом называется системой ИИ (AISYS) на английском языке и называется системой ИИ на китайском языке.

Этот курс с открытым исходным кодом в основном обсуждает и изучает систему дизайна искусственного интеллекта и глубокого обучения с вами, и вся система вращается вокруг накопленных Зоми, сортирует и создает полную стопку систем ИИ в работе. Я надеюсь обсудить и исследовать со всеми хорошими друзьями, которые обеспокоены курсами ИИ с открытым исходным кодом, а также содействовать обучению и обсуждению.

Курс контента

Курс в основном включает в себя следующие пять модулей:

Учебный контент	Введение	адрес
Обзор полной стеки системы ИИ	Основы ИИ и Обзор систем ИИ полного обзора стека систем ИИ, а также систематический дизайн и методологию систем глубокого обучения, в основном связаны с полным пониманием обучения ИИ и вывода полного содержимого архитектуры стека.	[Слайды]
Чипсы и архитектура ИИ	Как аппаратная архитектура искусственного интеллекта, в основном относится к чипсам AI, что очень твердое здесь. . На самом деле чипсы трудно использовать.	[Слайды]
Программирование ИИ и вычислительная архитектура	Advanced Edition представляет AI-программирование и вычислительную архитектуру и рассмотрит проблемы компилятора, которые необходимо учитывать при разработке современных систем машинного обучения, особенно промежуточных выражений и даже оптимизации в средней.	[Слайды]
Система рассуждений и двигателя ИИ	На практике система рассуждений и двигатель используются для объяснения слишком большого количества принципов, и тело слишком слабое и легко переваривать.	[Слайды]
Основные технологии структуры ИИ	Внедряя основные технологии структуры AI, сначала представьте автоматическую дифференциацию, которую не может быть составлена ​​какая-либо структура искусственного интеллекта.	[Слайды]

Цель, конечно

Этот курс предназначен в основном для студентов бакалавриата, студентов -магистров и докторантов, а также практикующих в системе ИИ, чтобы помочь всем:

1. Полностью понять архитектуру ИИ компьютерной системы и понять дизайн системы в полном жизненном цикле ИИ с помощью практических проблем и случаев.

2. Введите исследовательскую работу, которая объединяет передовую архитектуру системы и искусственное интеллект, и понимайте основные структуры, платформы и инструменты для понимания систем ИИ.

Курс части

1. Обзор системы ИИ

серийный номер	имя	Конкретный контент
1	Система ИИ	Объединение алгоритмов, структур и архитектур для формирования системы ИИ

2. Архитектура чипов AI

серийный номер	имя	Конкретный контент
1	ИИ вычислительная система	Режим вычисления и вычислительная архитектура технологий ИИ, таких как нейронные сети
2	Основы чипов ИИ	Основные принципы архитектуры чипов, такие как процессор, графический процессор, НПУ и т. Д.
3	Графический процессор графический процессор	Основные принципы графического процессора, архитектурное развитие NVIDIA GPU
4	Детали GPU NVIDIA	Глубокий анализ тензора и nvlink of nvidia gpu
5	Иностранные процессоры ИИ	Основные принципы специальных процессоров ИИ, таких как Google и Tesla
6	Внутренние процессоры ИИ	Основные принципы специальных процессоров искусственного интеллекта, таких как кембрийская и суйюанская технология
7	10 лет золота для чипсов ИИ	Резюме модели программирования и разработки чипов ИИ

3. Принцип компиляции AI

серийный номер	имя	Конкретный контент
1	Традиционные компиляторы	Традиционные компиляторы GCC и LLVM, LLVM подробная архитектура
2	ИИ компилятор	Определение разработки и архитектуры ИИ, будущие проблемы и мышление
3	Фронтальная оптимизация	Оптимизация интерфейса компилятора ИИ (слияние оператора, оптимизация памяти и т. Д.)
4	Оптимизация бэкэнд	Оптимизация Бэк-Энд компилятора ИИ (Оптимизация ядра, автотуключение)
5	многогранник	В ожидании обновления ...
6	Pytorch2.0	Самая важная новая особенность Pytorch2.0: технология компиляции

IV

серийный номер	имя	Конкретный контент
1	Система вывода	Общее введение в систему вывода и сортировку архитектуры двигателя вывода
2	Легкая сеть	Введение в модели SOTA, такие как легкие сети магистралей, Mobilenet и т. Д.
3	Модель сжатия	Набор сжатия модели, квантование, дистилляция, обрезка и бинаризация
4	Конверсия и оптимизация	После обучения структуры ИИ модель преобразуется, и график расчета оптимизирован.
5	Оптимизация ядра	Оптимизация слоя ядра и уровня оператора, оператор, память и оптимизация планирования

5. Основные технологии структуры ИИ

серийный номер	имя	Конкретный контент
1	Основы структуры ИИ	Роль, разработка и программирование парадигмы структуры ИИ
2	Автоматическая дифференциация	Метод реализации и принцип автоматической дифференциации
3	Расчет диаграммы	Концепция вычислительных графиков, оптимизации графика, выполнения графика, экспрессии потока управления

Список знаний

Примечание

Этот склад достиг сумасшедшего 10G (Zomi предоставляет все производственные процессы и изображения высокой четкости нетронуты).

Я действительно надеюсь, что вы также будете участвовать в этом курсе с открытым исходным кодом.

Каждый может найти ошибки или ошибки во время использования и отправить PR -PR непосредственно в сообщество с открытым исходным кодом!

Каждый может найти ошибки или ошибки во время использования и отправить PR непосредственно в сообщество с открытым исходным кодом!

Пожалуйста, уважайте усилия с открытым исходным кодом и Zomi.