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Description de l’événement

Rejoignez-nous pour un webinaire perspicace et plongez dans le monde de l’inférence accélérée de l’IA avec tsunAImi. Untether AI a été créé dans le but de révolutionner le domaine du calcul de l’apprentissage automatique. Les architectures traditionnelles souffrent souvent d’une consommation d’énergie importante à cause de mouvement des données pendant les charges de travail de l’IA. Pour relever ce défi, Untether AI propose des solutions matérielles de pointe à faible consommation d’énergie, telles que la famille d’appareils runAI et la famille de cartes PCIe tsunAImi®. Ces dispositifs et notre logiciel imAIgine® prennent en charge une large gamme de charges de travail d’IA et offrent des performances exceptionnelles.

La famille runAI fonctionne à une vitesse impressionnante de 502 téra-opérations par seconde en mode « sport ». Elle peut également être configurée pour une efficacité optimale, offrant 8 TOP par watt en mode « éco ». La famille de cartes PCIe tsunAImi est capable de prendre en charge jusqu’à 2 PetaOps d’inférence IA avec une efficacité de 8 TOP par watt.

Ce webinaire fournira une couverture complète de deux domaines clés : Cadre d’apprentissage automatique et Rédaction et abaissement du noyau sur mesure. Dans le segment cadre d’apprentissage automatique, des sujets tels que l’ingestion de graphes, la calibration et la quantification, l’ajout de couches ou d’opérations personnalisées, et la formation basée sur la quantification seront explorés. La partie sur l’écriture et l’abaissement de noyaux personnalisés se concentrera sur l’utilisation de l’interface CLI d’imAIgine pour la compilation de réseaux, la création de noyaux personnalisés, l’utilisation de flux de tuiles pour les calculs de haute performance et les tests de noyaux, l’incorporation de directives dans le compilateur et l’intégration de noyaux personnalisés dans le flux de compilation. En outre, une démonstration en direct des capacités de tsunAImi sera présentée, ainsi que des conseils sur l’accès aux programmes d’adoption précoce.

Agenda

1. Cadre d’apprentissage automatique :
   • Ingestion de graphes
   • Calibration et quantification
   • Ajout d’une couche ou d’une opération personnalisée
   • Formation à la quantification
2. Écriture d’un noyau personnalisé et abaissement :
   • Utilisation de l’interface de commande imAIgine pour la compilation de réseaux
   • Création de noyaux personnalisés
   • Exploiter flux de tuiles pour le calculs de haute performance et les tests de noyaux
   • Incorporation de directives dans le compilateur
   • Intégration de noyaux personnalisés dans le flux de compilation
3. Démonstration : tsunAImi et détails de l’accès anticipé :
   • Démonstration en direct des capacités de tsunAImi
   • Conseils sur l’accès aux programmes d’adoption précoce

Ne manquez pas cette occasion d’obtenir des informations précieuses sur l’accélération de l’inférence de l’IA avec tsunAImi. Inscrivez-vous dès maintenant pour garantir votre place dans le webinaire.

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Contact

Si vous avez des commentaires ou des questions concernant le contenu de cet atelier, veuillez contacter le Dr. Yassine Hariri à l’adresse Hariri@cmc.ca.

Organisateurs

• Gaurav Singh, Directeur du marketing technique chez Untether AI
  Avant de rejoindre Untether AI, Gaurav a passé ~5 ans dans l’industrie des véhicules autonomes, d’abord en tant que chercheur en apprentissage automatique, puis plus tard dans le groupe de stratégie commerciale – tous chez Ford.
  
• Yassine Hariri, scientifique senior AI/ML, CMC Microsystems
  Plus de 15 ans d’expérience dans les systèmes informatiques avancés, du nuage à la périphérie, avec un accent sur l’intelligence artificielle, la vision par ordinateur, la vidéo, l’accélération des charges de travail de fusion d’images et de capteurs, le prototypage basé sur FPGA, la pile logicielle et les architectures matérielles spécifiques à un domaine. Il dirige actuellement des projets liés à la spécification, au développement, à la mise en œuvre, au déploiement et au soutien de la prochaine génération d’infrastructures informatiques avancées, principalement des FPGA, des GPU et du matériel personnalisé pour les applications d’intelligence artificielle. M. Hariri a obtenu une licence en génie informatique à l’École marocaine des sciences de l’ingénieur de Casablanca (Maroc) en 1998, ainsi qu’une maîtrise et un doctorat à l’École de technologie supérieure (ETS) de Montréal (Québec) (Canada) en 2002 et 2008, respectivement, dans le domaine du génie électrique.