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AISystem 主要是指AI系统,包括AI芯片、AI编译器、AI推理和训练框架等AI全栈底层技术

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Apache-2.0, MIT licenses found

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chenzomi12/AISystem

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AI System & AI Infra

文字课程内容正在一节节补充更新,尽可能抽空继续更新正在 AISys ,希望您多多鼓励和参与进来!!!

文字课程开源在 AISys,系列视频托管B 站油管,PPT 开源在github,欢迎取用!!!

课程背景

这个开源课程英文名字叫做AI System(AISys),中文名字叫做AI 系统

本开源课程主要是跟大家一起探讨和学习人工智能、深度学习的系统设计,而整个系统是围绕着 ZOMI 在工作当中所积累、梳理、构建 AI 系统全栈的内容。希望跟所有关注 AI 开源课程的好朋友一起探讨研究,共同促进学习讨论。

AI 系统全栈

课程内容大纲

课程主要包括以下五大模块:

教程内容 简介 地址
AI 系统全栈概述 AI 基础知识和 AI 系统的全栈概述的AI 系统概述,以及深度学习系统的系统性设计和方法论,主要是整体了解 AI 训练和推理全栈的体系结构内容。 [Slides]
AI 芯片与体系架构 硬核篇介绍 AI 硬件的体系架构,这里就很硬核了,从芯片基础到 AI 芯片的范围都会涉及,芯片设计需要考虑上面 AI 框架的前端、后端编译,而不是停留在天天喊着吊打英伟达,被现实打趴。 [Slides]
AI 编程与计算架构 进阶篇介绍 AI 编程与计算架构,将站在系统设计的角度,思考在设计现代机器学习系统中需要考虑的编译器问题,特别是中间表达乃至后端优化。 [Slides]
AI 推理系统与引擎 实际应用推理系统与引擎,讲了太多原理身体太虚容易消化不良,还是得回归到业务本质,让行业、企业能够真正应用起来,而推理系统涉及一些核心算法和注意的事情也分享下。 [Slides]
AI 框架核心技术 介绍 AI 框架核心技术,首先介绍任何一个 AI 框架都离不开的自动微分,通过自动微分功能后就会产生表示神经网络的图和算子,然后介绍 AI 框架前端的优化,还有最近很火的大模型分布式训练在 AI 框架中的关键技术。 [Slides]

课程设立目的

本课程主要为本科生高年级、硕博研究生、AI 系统从业者设计,帮助大家:

  1. 完整了解 AI 的计算机系统架构,并通过实际问题和案例,来了解 AI 完整生命周期下的系统设计。

  2. 介绍前沿系统架构和 AI 相结合的研究工作,了解主流框架、平台和工具来了解 AI 系统。

课程部分

编号 名称 具体内容
1 AI 系统 算法、框架、体系结构的结合,形成 AI 系统
编号 名称 具体内容
1 AI 计算体系 神经网络等 AI 技术的计算模式和计算体系架构
2 AI 芯片基础 CPU、GPU、NPU 等芯片体系架构基础原理
3 图形处理器 GPU GPU 的基本原理,英伟达 GPU 的架构发展
4 英伟达 GPU 详解 英伟达 GPU 的 Tensor Core、NVLink 深度剖析
5 国外 AI 处理器 谷歌、特斯拉等专用 AI 处理器核心原理
6 国内 AI 处理器 寒武纪、燧原科技等专用 AI 处理器核心原理
7 AI 芯片黄金 10 年 对 AI 芯片的编程模式和发展进行总结
编号 名称 具体内容
1 传统编译器 传统编译器 GCC 与 LLVM,LLVM 详细架构
2 AI 编译器 AI 编译器发展与架构定义,未来挑战与思考
3 前端优化 AI 编译器的前端优化(算子融合、内存优化等)
4 后端优化 AI 编译器的后端优化(Kernel 优化、AutoTuning)
5 多面体 待更 ing...
6 PyTorch2.0 PyTorch2.0 最重要的新特性:编译技术栈
编号 名称 具体内容
1 推理系统 推理系统整体介绍,推理引擎架构梳理
2 轻量网络 轻量化主干网络,MobileNet 等 SOTA 模型介绍
3 模型压缩 模型压缩 4 件套,量化、蒸馏、剪枝和二值化
4 转换&优化 AI 框架训练后模型进行转换,并对计算图优化
5 Kernel 优化 Kernel 层、算子层优化,对算子、内存、调度优化
编号 名称 具体内容
1 AI 框架基础 AI 框架的作用、发展、编程范式
2 自动微分 自动微分的实现方式和原理
3 计算图 计算图的概念,图优化、图执行、控制流表达

知识清单

知识清单

备注

这个仓已经到达疯狂的 10G 啦(ZOMI 把所有制作过程、高清图片都原封不动提供),如果你要 git clone 会非常的慢,因此建议优先到 Releases · chenzomi12/AISystem 来下载你需要的内容

非常希望您也参与到这个开源课程中,B 站给 ZOMI 留言哦!

欢迎大家使用的过程中发现 bug 或者勘误直接提交代码 PR 到开源社区哦!

欢迎大家使用的过程中发现 bug 或者勘误直接提交 PR 到开源社区哦!

请大家尊重开源和 ZOMI 的努力,引用 PPT 的内容请规范转载标明出处哦!