深度學習深刻改變了計算機應用程序的功能與形態,為了加速深度學習模型的推理,NVIDIA 英偉達推出了高性能深度學習推理優化器TensorRT。經過多年的更新迭代,TensorRT不斷為深度學習提供低延遲、高吞吐率的部署推理,在保持優越性能的同時極大提高了易用性,已經成為GPU推理計算的必備工具。

然而,隨著版本的迭代,編程最佳實踐也在不斷演化,開發者們開始探索新的問題:把模型跑在TensorRT上,最高效省力的方式是什么?為了幫助開發者們解決這一問題,阿里云天池聯合英偉達在4月份啟動了“英偉達TensorRT加速AI推理Hackathon2022——Transformer模型優化賽”,助力開發者在編程實踐中尋找更高效的解決路徑,同時也讓更多工程師通過大賽實踐更好的掌握TensorRT這一高性能加速工具。

面向全社會開放,更關注選手學習交流過程

大賽面向全社會開放,個人、高等院校、科研單位、企業、創客團隊等人員均可報名參賽,組隊上限3人。參賽的開發者將在專家組的指導下在初賽中對給定模型加速,在復賽中則根據自選模型進行加速,并將得到專家組一對一指導。據了解,大賽初賽時間為4月2日-5月20日,系統進行實時評測并返回成績;5月20日上午10點,初賽階段未產出成績隊伍將被淘汰,初賽排名前40的隊伍則進入復賽,并于5月23日-6月27日進入復賽調優階段。

大賽還為選手們準備了豐厚的獎品,其中,冠軍1名、亞軍2名、季軍3名分別享有10000元、5000元、3000元人民幣獎勵,優勝獎則選取20名,每支團隊均可獲得1000元人民幣獎勵。值得一提的是,阿里員工可參賽排名,但不參與評選及領取獎金,來自外界的開發者們將有更多機會贏取大賽獎勵。

實際上,除了榮譽與現金獎勵,此次大賽最大的意義在于通過比賽的形式,提高選手的開發應用能力,因此會在比賽周期中更加重視選手的學習過程以及選手與阿里云、英偉達專家之間的溝通交流。據了解,初賽剛剛開始,GPU計算專家就與各位參賽選手在活動釘釘群內展開了熱火朝天的交流討論,對于選手們遇到的問題,專家也非常重視,給予耐心的指導與解答。

推動行業交流與人才培養,為深度學習領域聚力

談及舉辦TensorRT模型優化賽的初衷,英偉達GPU計算高級專家季光博士表示,“TensorRT Hackathon既是一場云集各路開發高手的競賽,也是一場開發者與英偉達之間的交流大會。希望參賽選手們通過這項活動,讓自己開發運用TensorRT的技能更加純熟。”

作為此次大賽的合作方,阿里云同樣憑借自身在公共云計算領域的優勢和GPU計算領域積累的應用經驗,為本次參賽隊伍提供了強大的技術支持。阿里云天池數據科學家陳漠沙對參賽選手也寄予了技術突破的期望,“希望參加本次Hackathon的選手們能開闊視野,了解業界前沿的技術方向,通過加速語音識別模型-WeNet項目實踐掌握TensorRT編程技術。”

綜上,對參賽者而言,此次Transformer模型優化賽大賽不僅可以提高編程實踐能力,解決AI加速發展過程中的具體應用問題,更是為AI開發者提供了技術交流與學習的平臺,從而促進行業深度學習開發部署人才的培養。

目前,“英偉達TensorRT加速AI推理 Hackathon 2022 —— Transformer模型優化賽”報名與初賽已同步開啟。5月15日之前,感興趣的同學在阿里云天池平臺完成個人信息注冊及實名認證,即可報名參賽?？靵砑尤?022年TensorRT Hackathon,一起沖上云端,探索未知吧!