AIChip V0.1

Release AI芯片相关 Slide。

编号	名称	具体内容
1	AI 计算体系	神经网络等AI技术的计算模式和计算体系架构
2	AI 芯片基础	CPU、GPU、NPU等芯片体系架构基础原理
3	图形处理器 GPU	GPU的基本原理，英伟达GPU的架构发展
4	英伟达 GPU 详解	英伟达GPU的TensorCore、NVLink深度剖析
5	国外 AI 处理器	谷歌、特斯拉等专用AI处理器核心原理
6	国内 AI 处理器	寒武纪、燧原科技等专用AI处理器核心原理

AISystem V0.2

AI系统基础知识，涉及概述、AI芯片硬件、AI编译器、AI框架和推理引擎5大部分内容的Slide and/or PPT都在这里release出来，欢迎取阅，声明来源即可。

AI_Inference V0.1

Release第二部分AI推理引擎相关 Slide。

编号	名称	具体内容
1	推理系统	推理系统整体介绍，推理引擎架构梳理
2	轻量网络	轻量化主干网络，MobileNet等SOTA模型介绍
3	模型压缩	模型压缩4件套，量化、蒸馏、剪枝和二值化
4	模型转换&优化	AI框架训练后模型进行转换，并对计算图优化
5	Kernel优化	Kernel层、算子层优化，对算子、内存、调度优化

ChatGPT_V0.1

ChatGPT Release.

名称	名称	备注
ChatGPT狂飙	01 GPT系列详解	silde, video
ChatGPT狂飙	02 RLHF强化学习PPO	silde, video
ChatGPT狂飙	03 InstructGPT解读	silde, video

AI_Compiler V0.1

Release第二部分AI编译器原理相关Slide。

将站在系统设计的角度，思考在设计现代机器学习系统中需要考虑的编译器问题，特别是中间表达乃至后端优化。

二. 底层编译技术

编号	名称	具体内容
1	传统编译器	传统编译器GCC与LLVM，LLVM详细架构
2	AI 编译器	AI编译器发展与架构定义，未来挑战与思考
3	前端优化	AI编译器的前端优化(算子融合、内存优化等)
4	后端优化	AI编译器的后端优化(Kernel优化、AutoTuning)
6	PyTorch2.0	PyTorch2.0最重要的新特性：编译技术栈

AI_Framework_V0.1

提供第一部分基础篇介绍AI框架的AI框架核心技术相关的Slide。

首先介绍任何一个AI框架都离不开的自动微分，通过自动微分功能后就会产生表示神经网络的图和算子，然后介绍AI框架前端的优化，还有最近很火的大模型分布式训练在AI框架中的关键技术。

一. AI框架核心技术

编号	名称	具体内容
1	AI框架基础	AI框架的作用、发展、编程范式
2	自动微分	自动微分的实现方式和原理
3	计算图	计算图的概念，图优化、图执行、控制流表达
4	分布式集群	AI集群服务器架构、软硬件通信方式
5	分布式算法	大模型挑战，Transformer和MOE结构的大模型
6	分布式并行	数据并行、模型并行、混合并行的原理和策略