AISystem

AIシステム＆AIインフラ

テキストコースのコンテンツは次々と更新されています。 ！ ！

テキストコースは、Aisysのオープンソース、一連のビデオホストB、オイルパイプ、PPTはGitHubのオープンソースです。 ！ ！

コースの背景

このオープンソースコースは、英語のAIシステム（AISYS）と呼ばれ、中国語のAIシステムと呼ばれます。

このオープンソースコースは、主に人工知能と深い学習のシステム設計について説明し、学習し、システム全体がZomiの蓄積を中心に展開し、整理し、作業中のAIシステムの完全なスタックを構築します。 AIオープンソースコースを心配しているすべての良い友人と話し合い、研究し、一緒に学習と議論を促進したいと考えています。

コースコンテンツの概要

コースには主に次の5つのモジュールが含まれています。

チュートリアルコンテンツ	導入	住所
AIシステムフルスタックの概要	AIの基本とAIシステムの概要AIシステムのフルスタックの概要、およびディープラーニングシステムの体系的な設計と方法論は、主にAIトレーニングとフルスタックアーキテクチャコンテンツの推論の包括的な理解に関するものです。	[スライド]
AIチップとアーキテクチャ	AIのハードウェアアーキテクチャは、主にCPUとGPUのチップ基礎からAIチップのデザイン、アプリケーションシナリオまで、AIチップの非常にハードコアを指します。実際には、毎日使用しています。	[スライド]
AIプログラミングおよびコンピューティングアーキテクチャ	Advanced EditionはAIプログラミングおよびコンピューティングアーキテクチャを導入し、最新の機械学習システム、特に中級表現やバックエンドの最適化を設計する際に考慮する必要があるコンパイラの問題を検討します。	[スライド]
AI推論システムとエンジン	実際には、エンジンはあまりにも多くの原則を説明するために使用されており、産業と企業が真に適用できるように、ビジネスの本質に戻ることができます。	[スライド]
AIフレームワークのコアテクノロジー	AIフレームワークのコアテクノロジーを導入すると、AIフレームワークが自動微分関数なしではできない自動微分を紹介します。	[スライド]

もちろん、確立の目的

このコースは、主に学部の高齢者、修士号、博士課程の学生、およびAIシステムの実践者がすべての人を支援するために設計されています。

1. AIのコンピューターシステムアーキテクチャを完全に理解し、実際の問題とケースを通じてAIの完全なライフサイクルの下でシステム設計を理解します。

2. 最先端のシステムアーキテクチャとAIを組み合わせた研究作業を紹介し、AIシステムを理解するための主流のフレームワーク、プラットフォーム、ツールを理解します。

コースパーツ

1。AIシステムの概要

シリアルナンバー	名前	特定のコンテンツ
1	AIシステム	アルゴリズム、フレームワーク、アーキテクチャを組み合わせてAIシステムを形成する

2。AIチップアーキテクチャ

シリアルナンバー	名前	特定のコンテンツ
1	AIコンピューティングシステム	ニューラルネットワークなどのAIテクノロジーの計算モードと計算アーキテクチャ
2	AIチップの基本	CPU、GPU、NPUなどのチップアーキテクチャの基本原則
3	グラフィックプロセッサGPU	GPUの基本原則、Nvidia GPUの建築発展
4	Nvidia GPUの詳細	NVIDIA GPUのテンソルコアとNVLINKの詳細な分析
5	外国AIプロセッサ	GoogleやTeslaなどの専用AIプロセッサの中核原則
6	国内のAIプロセッサ	カンブリア紀やスイユアンテクノロジーなどの特別なAIプロセッサの中核原理
7	AIチップの10年の金	プログラミングモデルの概要とAIチップの開発

3。AI編集原則

シリアルナンバー	名前	特定のコンテンツ
1	従来のコンパイラ	従来のコンパイラGCCおよびLLVM、LLVM詳細アーキテクチャ
2	AIコンパイラ	AIコンパイラ開発とアーキテクチャの定義、将来の課題と思考
3	フロントエンドの最適化	AIコンパイラのフロントエンド最適化（オペレーターの融合、メモリ最適化など）
4	バックエンドの最適化	AIコンパイラのバックエンド最適化（カーネル最適化、オートチューン）
5	多面体	更新を待っています...
6	pytorch2.0	pytorch2.0の最も重要な新機能：コンピレーションテクノロジースタック

IV AI推論システム

シリアルナンバー	名前	特定のコンテンツ
1	推論システム	推論システムの全体的な紹介、および推論エンジンアーキテクチャソート
2	軽量ネットワーク	軽量バックボーンネットワーク、MobileNetなどのSOTAモデルの紹介。
3	モデル圧縮	モデル圧縮セット、量子化、蒸留、剪定、および双方向き
4	変換と最適化	AIフレームワークのトレーニング後、モデルが変換され、計算グラフが最適化されます。
5	カーネルの最適化	カーネル層とオペレーターの層の最適化、演算子、メモリ、およびスケジューリングの最適化

5。AIフレームワークのコアテクノロジー

シリアルナンバー	名前	特定のコンテンツ
1	AIフレームワークの基本	AIフレームワークの役割、開発、およびプログラミングパラダイム
2	自動分化	実装方法と自動分化の原則
3	計算図	コンピューティンググラフ、グラフの最適化、グラフの実行、制御フロー式の概念

知識のリスト

述べる

この倉庫はクレイジーな10gに達しました（Zomiはすべての生産プロセスと高解像度の写真をそのまま提供します）。

このオープンソースコースにも参加することを願っています。

誰もが使用中にバグや正誤略を見つけて、コードPRをオープンソースコミュニティに直接送信できます！

誰もが使用中にバグまたは正誤略を見つけて、PRをオープンソースコミュニティに直接送信できます！

オープンソースとZomiの努力を尊重してください。