AiConf

AI/ML на RISC-V: что происходит и чего ожидать

ML Edge — оптимизация обучения и инференса, дистилляция, квантизация, hardware и т.д.

Оптимизация производительности
Разработка библиотек, включая open source библиотеки
Архитектуры / другое
Аналитика / другое
Энергопотребление
Machine Learning
Расширение кругозора
Обзор

Доклад принят в программу конференции

Целевая аудитория

Все, кто интересуется развитием процессорных архитектур и их возможностями в контексте AI/ML

Тезисы

О новой процессорной архитектуре RISC-V говорят все активнее: она привлекает разработчиков своей открытостью, модульностью и гибкостью. Пока высокопроизводительные RISC-V-процессоры можно встретить только как демонстрационные образцы на суперкомпьютерных конференциях, но скорость их развития впечатляет уже сейчас. Эксперты прогнозируют, что в течение 5 лет системы на базе RISC-V возглавят суперкомпьютерный рейтинг Green500 и займут центральное место в сегменте AI/ML.
В докладе обсудим все новинки из мира RISC-V, их возможности для AI/ML и разберемся, почему эта архитектура позволяет организовать гетерогенность на принципиально новом уровне.

Кандидат физико-математических наук, специальность «математическое моделирование, численные методы и комплексы программ». Руководитель команды разработки высокопроизводительных математических библиотек в YADRO. Автор научных работ в области вычислительной математики, а также статей на Хабре.

С 2010 года разрабатывает и реализует численные методы для решения задач линейной алгебры, вычислительной аэрогидродинамики, AR/VR на С/С++ с CUDA/MPI/OpenMP. Работала в Huawei, Fortum, ИСП РАН им. В. П. Иванникова, МГТУ им. Н. Э. Баумана.

Видео