@PyTorch:探索开源智能搜索和硬件引导工作流如何在GPU和TPU上实现显著加速
摘要
PyTorch北美大会将在圣何塞举行,设有智能搜索、硬件引导工作流和AI性能优化等专场,演讲者来自主要科技公司。
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缓存时间: 2026/09/03 18:14
探索开源智能搜索与硬件指导工作流如何在 GPU 和 TPU 上实现大规模加速——尽在 PyTorch 北美大会(10月20-21日,圣何塞)。
演讲者将深入探讨硬件指导的多智能体内核优化与 LLM 自动调优以提升性能、多模态世界行动模型及 ExecuTorch 运行时在物理 AI 中的应用,以及状态化防护机制与治理框架如何确保生产环境的可追溯性。
特邀演讲者包括: @AMD:Anshu Raina、Peyman Razaghi @Arm:Thomas Cottenier、Kavya Sri Chennoju @AWS:Sai Charan Teja Gopaluni、Aaresh Sharma @Google:Sandeep Pokkunuri、Chris Jones @intel:Xiaogang Gu、Qun Yang @Meta:Kaiming Cheng、Laura Wang、Jongsok Choi、Ethan Che、Oguz Ulgen、Dunfan Lu、Jason Ansel、Sanket Jayant Purandare、Aditya Venkataraman、Jacob Szwejbka、Mergen Nachin、Digant Desai @nvidia:Susie Xia、Ruijie Zheng、George Kurian @amazon:Purva Chiniya @Apple:Prakshal Doshi、Aditi Mewada @boson_ai:Mu Li、Huapeng Zhou、Lindsey Allen @CapitalOne:Ravi Teja Prabhala Venkata Rerun:Gijs de Jong、Peter Prettenhofer
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