Kayıt: NVIDIA size derin öğrenme çıkarım hesaplamalarını hızlandırmak için TensorRT'yi kullanmayı öğretir | Qubit Salon
22 Aralık Cumartesi öğleden sonra, Qubit Ellere katılacak NVIDIA Hangzhou'da yeni bir geliştirici salonu düzenledi.
Bu salonun paylaşım teması "Derin öğrenme çıkarım hesaplamalarını hızlandırmak için TensorRT nasıl kullanılır?" NVIDIA Geliştirici Topluluğundan bir yönetici Ken He GPU çıkarım motoru TensorRT, yerinde açıklanacak ve hızlandırılmış çıkarım için eksiksiz bir çözüm elde etmek için Deepstream ile nasıl işbirliği yapılacağı açıklanacak.
Sahnede ayrıca geliştiricileri yapay zeka ile ilgili konularda derinlemesine tartışmalar yürütmek için organize edeceğiz ve NVIDIA ayrıca herkesin ilgilendiği GPU kullanımıyla ilgili diğer konularda cevaplar ve değişimler sağlayacak.
Aynı zamanda, vakamızı paylaşmak ve sizinle görüşmek için kaydolmaktan memnuniyet duyarız. Olay yerine gelemeyen öğrenciler de çevrimiçi soru cevap ve tartışmalara katılabilirler.
Konuyu paylaş
Derin öğrenme çıkarım hesaplamalarını hızlandırmak için TensorRT nasıl kullanılır
Ana hatları paylaşın:
TensorRT performans özellikleri ve optimizasyon ilkeleri
TensorRT'nin FP16 ve INT8 muhakeme süreci
Deepstream performans özellikleri ve geliştirme ve kullanım
Deepstream Örnekleri
QA
Kalabalık için uygun
AI geliştiricileri, ilgili öğrenciler; model eğitimi bilgisi geçmişine sahip teknisyenler
TensorRT, DeepStream hakkında
NVIDIA TensorRT , derin öğrenme çıkarım uygulamaları için düşük gecikme süresi ve yüksek verim sağlayan yüksek performanslı bir derin öğrenme çıkarım optimize edici ve çalışma zamanı hızlandırma kitaplığıdır. Sinir ağı modelini optimize etmek, düşük doğruluğu yüksek doğrulukla kalibre etmek ve son olarak modeli ultra büyük ölçekli veri merkezlerine, gömülü veya otomotiv ürün platformlarına dağıtmak için TensorRT'yi kullanın.
NVIDIA DeepStream SDK, yapay zeka tabanlı video analizi uygulama çözümlerinin büyük ölçekli oluşturulması ve dağıtımı için tasarlanmıştır ve eksiksiz bir çerçeve ve tüm temel yapı bloklarını sağlar.
Misafir profili
Ken He ( )
NVIDIA Developer Community Manager, 7 yıllık GPU geliştirme deneyimi ve 5 yıllık yapay zeka geliştirme deneyimi ile.
Yapay zeka, bilgisayarla görme ve yüksek performanslı bilgi işlem alanlarında bağımsız olarak birden fazla projeyi tamamlamıştır ve robotlar ve dronlar alanında zengin Ar-Ge deneyimine sahiptir. Görüntü tanıma, hedef tespiti ve izleme için çeşitli çözümleri tamamladı ve ana geliştirici olarak GRAPES hava durumu modunun GPU sürümüne katıldı.
etkinlik detayları
Süreç düzenlemesi
14: 10-14: 30 Oturum açma ve açma
14: 30-16: 30 Konu paylaşımı canlı tartışma
He Kun: Derin öğrenme çıkarım hesaplamalarını hızlandırmak için TensorRT'yi kullanın
16: 3017: 00 Deneyim paylaşımı ve ücretsiz değişim
ne zaman ve nerede
22 Aralık (Cumartesi) 14: 00-17: 00
Zor Eğlence Alanı, Gongshu Bölgesi, Hangzhou
katılım yolu
Çevrimdışı etkinlik kaydı
Aşağıdaki URL'yi girin, "Şimdi kaydolun" seçeneğini tıklayın ve kayıt formunu doldurun. 80 kişi Lütfen mümkün olan en kısa sürede kaydolun. İncelemeyi geçen öğrenciler, etkinliğin zamanı ve yeri hakkında belirli bir bildirim alacaklardır.Lütfen kısa mesaja dikkat edin ~ Ayrıca, kayıt sayfasından etkinliğin inceleme durumunu da kontrol edebilirsiniz.
Kayıt URL'si: https://appqzmyXWoD2249.h5.xeknow.com/st/7yMKGvNoFOnline etkinlik kaydı
Qubit Assistant 8'i (WeChat Kimliği: qbitbot8) eklemek için QR kodunu tarayın, "Hangzhou Salon" u not edin, geçtikten sonra canlı bir kanal elde edebilirsiniz ve canlı iletişim oturumuna katılmak, misafirler ve diğer geliştiricilerle etkileşim kurmak ve ilk olmak için etkinlik grubuna katılabilirsiniz. PPT alma ve paylaşma zamanı.
Diğer kübit asistanlarını ekleyen öğrenciler, diğer asistanları bulmak için sadece "Hangzhou Salon" kodunu getirebilirler; zaten qubit topluluğunda olan öğrencilerin yeniden kayıt olmaları gerekmez ve aynı anda toplulukta canlı yayınlanırlar.
Sponsor
Qubit
Qubit, tüm ağda yaklaşık bir milyon kullanıcısı ve toplamda 200 milyondan fazla görüntülenme ile Çin'in önde gelen yapay zeka dikey medyasıdır.
Yardımcı ev sahibi
NVIDIA Geliştirici Topluluğu
NVIDIA Geliştirici Topluluğu, GPU geliştiricilerine genel iletişim için bir platform sağlamayı amaçlamaktadır. Bu platformda, NVIDIA resmi GPU geliştirmeyle ilgili SDK güncellemelerini, etkinlikleri, eğitimi ve diğer haberleri zamanında paylaşabilirsiniz. Geliştiriciler ayrıca topluluk platformunu da kullanabilir. Birbirinizle iletişim kurun ve soruları cevaplayın.
Ortak
Sert alan
Hard Fun Space, Hangzhou City West CBD'nin ana iş bölgesinde bulunan Hangzhou Jujiang Ruicheng Technology Co., Ltd. tarafından işletilen pan-istihbarat, pan-kültür ve pan-eğlence temalarına sahip bir kitle oluşturma alanıdır. Alan, yerleşik işletmeler için tek noktadan akıllı ofis, patent başvurusu, girişimcilik rehberliği, teknik destek ve diğer girişimcilik hizmetleri sağlar.
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! İlgili ayrıntılar için lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesini yanıtlayın.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalayan Yazar
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
