DataFunSummit2022 AI软件架构峰会PPT精华合集

资源摘要信息: "DataFunSummit2022是关于AI基础软件架构的行业峰会，通过公开的PPT合集形式，分享了32个关于人工智能技术发展的深度演讲。这些演讲内容涵盖了云机器学习、AutoML、深度学习训练加速、动态图重计算策略、显存分配机制、模型编译、下一代AI框架范式、GPU虚拟化优化、异构场景下的自动并行设计、大模型训练框架、超大规模模型训练技术与推理方案、小样本和检索式预训练模型、多模态预训练模型、图学习、AI芯片编译优化、深度学习编译器、存算一体架构、异构编译与AI编译的结合、数据工程、开源社区、云原生模型推理服务、机器学习基础设施构建、新一代AI操作系统构建、实时特征工程平台以及智能业务创新生产平台等多个方面。 知识点: 1. 云机器学习与AutoML：云环境下的机器学习使得资源可以弹性扩展，AutoML（自动化机器学习）技术可以自动化完成机器学习的许多繁琐流程，提升模型开发效率。 2. 深度学习训练加速：在云环境下，深度学习训练的加速成为技术发展的关键，例如通过动态图重计算策略和显存分配机制的联合优化来提高训练效率。 3. 模型编译：将深度学习模型转换为特定硬件执行的高效代码，以实现端上高性能推理。 4. 下一代AI框架范式：探索函数式与面向对象编程融合的AI框架新范式，以提高编程的灵活性与效率。 5. GPU虚拟化：GPU虚拟化技术可以提高资源利用率，优化探索包括GPU共享、内存管理等方面。 6. 自动并行设计：在异构计算场景下，自动设计并行策略，提高算法运行效率。 7. 大模型训练框架：介绍如EPL（End-to-end Parameter-efficient Large-scale Learning）等大型模型训练框架，应对模型参数爆炸问题。 8. 超大规模模型训练与推理：分享使用NVIDIA技术实现超大规模模型训练与推理的方案。 9. 小样本学习与检索式预训练：在数据稀缺的情况下，通过小样本学习技术提升模型性能，检索式预训练模型则是通过检索数据库来增强模型性能。 10. 多模态预训练模型：基于Prompt方法的多模态预训练模型进展，该方法通过提示语（Prompt）引导模型学习和处理不同模态的数据。 11. 飞桨图学习大模型训练框架：介绍飞桨（PaddlePaddle）框架中图学习大模型训练方法。 ***芯片异构编译优化：AI芯片设计和优化技术，包括编译技术在异构计算中的应用。 13. 基于统一硬件抽象的深度学习编译栈：探讨如何设计统一的硬件抽象层，以支持多种硬件平台上的深度学习计算。 14. 存算一体架构：这种架构将计算与存储整合在同一个硬件系统中，以降低数据传输开销，优化编译器设计与性能。 15. 异构编译与AI编译结合：探讨如何将异构计算与AI计算结合，通过编译技术优化性能。 16. 数据工程、分析与机器学习：技术如何助力数据工程和分析，以及机器学习的流程。 17. 开源社区：大模型为核心，开源社区在AI技术进步中的作用和贡献。 18. 云原生模型推理服务：部署在云端的模型推理服务，支持大规模机器学习应用。 19. 经济高效的机器学习基础设施：利用envd构建的机器学习基础设施，强调成本效益和效率。 20. 新一代AI操作系统构建：研究如何构建新一代支持AI应用的操作系统。 21. 实时特征工程平台：构建流批一体的实时特征工程平台，支撑智能业务的快速创新。 22. 智能业务创新生产平台：提供一个平台用于支持智能业务的创新和生产。 综上，DataFunSummit2022涉及到了AI技术的多个前沿领域，既包括基础理论的研究，也包括实际应用的技术创新和优化。通过这些PPT合集，参与者可以了解到AI行业最新的发展趋势和研究成果。"