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本文首发自微信公众号：HyperAI 超神经
内容一览：「2023 Meet TVM·开年首聚」胜利线下相聚上海，来自企业和高校的 100 多位参与者齐聚一堂，共话机器学习编译的当初和将来。
关键词：2023 Meet TVM 线下流动
3 月 4 日，由 MLC.AI 社区主办、上海五角场翻新守业学院、HyperAI 超神经及 OpenBayes 贝式计算合办的 2023 Meet TVM 线下团聚在上海胜利举办，来自上海、杭州、北京、南京的 100 余位小伙伴齐聚上海，开展了热烈地面对面探讨。
流动当天，TVM 次要发明者、机器学习畛域驰名的青年学者陈天奇， 还为大家筹备了 Opening Video，分享本人对于机器学习编译趋势的研判以及 Apache TVM 后续的倒退布局。
以下为局部重点内容：
各位 TVM 中文社区的小伙伴们大家好，我是陈天奇。非常感谢大家加入这一次 Meet TVM 上海的流动，也非常感谢 local 组织的反对。
在过来几年里，人工智能和人工智能部署产生了十分大的变动，其中机器学习不再是一个以算法惟一驱动的货色，从数据算法和零碎自身都影响着机器学习零碎部署的胜利。 而机器学习编译也从一个才开始前沿探讨的畛域逐渐进入到公众眼帘。
TVM 社区在这个方向上曾经深耕了 5 年，咱们也始终晓得必须通过不断创新自我、总结以前的教训， 能力持续把整个畛域包含机器学习编译和机器学习零碎畛域带入到下一个阶段。
从去年开始 TVM 社区也进行了一个十分大胆的扭转和尝试，推动了 TVM Unity 的解决方案，心愿从基本下面彻底解决包含像动静 shape、各种硬件部署以及包含像算子库和机器学习主动优化整合的各个方向的内容，并且咱们心愿可能把迭代开发作为咱们的首要指标，使得优化算法和优化零碎的小伙伴能够在一个 Python 的框架下持续迭代后退。
去年咱们也推出了 MLC 在线课程，跟大家解说相干机器学习的内容，往年咱们会逐渐把 Unity 真正把端到端对接起来，并且利用到各个理论的模型下面去， 也欢送大家一起来社区开发共建，把整个机器学习编译以及机器学习 TVM 自身的工具链带入到下一个阶段。
现场分享内容简介及 PPT 获取
流动当天，咱们邀请到了 4 位 Speaker 进行现场分享。
分享主题： TVM 与机器学习编译倒退
内容简介： 机器学习编译器在近几年来一直晋升部署性能，TVM 也始终心愿以「自动化」技术来实现性能晋升。然而随着新硬件的退出，编译器的倒退也遇到了包含性能、通用性等方面的诸多挑战。
目前 TVM 社区推出的 Unity 设计 (TensorIR+Relax) 尝试从根本上晋升 TVM 的通用性、自定义能力，并提供更全面的基础设施。
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分享主题： 应用 TVM 做反对瑞芯微设施的模型编译
内容简介： 为了在瑞芯微设施上不便部署模型，并晋升性能。咱们在 TVM 上实现新的后端，来反对对瑞芯微设施的模型编译。
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分享主题： 基于 TVM 的 DSA AI 编译器构建
内容简介： TVM 开源于 2017 年，原生反对 GPU 和 CPU，怎么基于 TVM 来构建 DSA/NPU 的 AI 编译器呢？本次分享将以咱们的实际来尝试答复这个问题。
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2023 Meet TVM 更多城市陆续发展中
接下来，本次流动嘉宾分享的具体内容将陆续在 HyperAI 超神经公众号中公布推送，欢送继续关注！
同时 2023 Meet TVM 还将在全国多座城市陆续开展，欢送各位学界及企业界 Partner 单干共建，期待 6 月份北京见啦！
最初来一张现场大合影 👀
