Устройство и перспективы использования ML-компиляторов
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
Прикладные ML-инженеры.
Тезисы
Доклад охватывает эволюцию компиляторов машинного обучения от Theano до современных решений. Рассматриваются ключевые технологии: MLIR, XLA и IREE. Подробно обсудим, как MLIR улучшает гибкость и совместимость, позволяя переиспользовать оптимизации, и как XLA ускоряет вычисления и повышает производительность моделей, учитывая гетерогенную природу вычислений. Рассмотрим конкретные примеры оптимизаций, а также перспективы и текущие исследования в области ML-компиляторов.
Занимается машинным обучением более 7 лет. Имеет опыт в обработке аудиосигналов и видео. Во ВКонтакте занимается развитием технологий аудиообработки.
Видео
Другие доклады секции
Оптимизация использования железа
