Оптимизация Generative AI на процессорах Arm для Edge и Cloud

Эффективный запуск моделей generative AI требует понимания используемого аппаратного обеспечения. Поскольку процессоры Arm используются везде — от мобильных устройств до мощных облачных серверов, умение оптимизировать модели для этой архитектуры становится важнейшим навыком для современных AI-разработчиков. Этот текстовый курс проведет вас через процесс адаптации и ускорения рабочих нагрузок generative AI на системах на базе Arm. Вы пройдете путь от понимания базовых концепций аппаратного обеспечения до внедрения продвинутых методов оптимизации, которые значительно снижают задержку и использование памяти. Чему вы научитесь: - Понимать базовую архитектуру процессоров Arm, включая дизайн CPU и иерархию памяти - Применять методы SIMD-векторизации с использованием инструкций Neon и Scalable Vector Extension (SVE) для ускорения математических операций - Внедрять стратегии низкобитного квантования, такие как INT4 и FP8, для сжатия больших языковых моделей без потери точности - Настраивать и использовать оптимизированную библиотеку KleidiAI для упрощения ключевых операций generative AI - Развертывать оптимизированные модели как на ресурсоограниченных edge-устройствах, так и в масштабируемых cloud-средах - Анализировать узкие места производительности с помощью современных концепций профилирования и инструментов среды выполнения Вы начнете с ключевой терминологии аппаратного обеспечения и базовых концепций вычислений на CPU, после чего перейдете к изучению практических стратегий оптимизации. Благодаря пошаговым текстовым объяснениям и понятным примерам кода вы научитесь настраивать, оптимизировать и оценивать генеративные модели для реального развертывания. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, AI-энтузиастов и системных инженеров, которые только начинают знакомиться с оптимизацией на аппаратном уровне. Предварительного опыта работы с аппаратным программированием или языком ассемблера не требуется. Начните свое погружение в оптимизацию AI с учетом особенностей аппаратного обеспечения уже сегодня.