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计图深度学习框架与大模型推理和训练
报告简介：
以大模型和内容生成为代表的新一代人工智能技术已经对科学研究、工程应用和社会发展产生变革性影响，我国人工智能技术的发展和应用存在哪些困难和挑战？大模型如何赋能千行百业？本报告将分析我国人工智能生态的发展现状和挑战，并介绍清华大学计图（Jittor）深度学习框架的创新，以及基于计图框架的大模型推理、训练和专用大模型的实践，包括 Jittor 的元算子融合机制、统一计算图、软硬件协同优化与国产芯片支持、大模型推理与分布式训练加速、代码大模型等。
报告人简介：
胡事民
中国科学院院士，清华大学计算机科学与技术系教授。主要从事计算机图形学、几何计算和人工智能等领域的教学与科研工作，在 ACM TOG/SIGGRAPH、IEEE TPAMI、IEEE TVCG、CVPR 等重要刊物和国际会议上发表重要论文100余篇，带领团队研制并开源了深度学习框架—计图（Jittor）。现为中国计算机学会副理事长，亚洲图形学学会主席，ACM SIGGRAPH 执委，并担任 Computational Visual Media主编、计算机辅助设计与图形学学报主编、Fundamental Research 副主编以及CAD、Computer & Graphics、JCST 等多个期刊的编委。
