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在 ISCAS 2021 （IEEE電路與系統國際研討會）上麻省理工學院Vivienne Sze教授做了關于《人工智能和機器人的高效計算:從硬件加速器到算法設計》的主題報告。

由于要處理的數據量快速增長，人工智能和機器人技術的計算需求持續上升，需要越來越復雜的算法，以及對能源效率和實時性能的高要求，以獲得更高質量的結果。

在本次演講中，將討論高效硬件加速器的設計以及算法和硬件的協同設計，以降低能耗，同時為深度神經網絡和自主導航等應用提供實時和穩健的性能。我們還將強調可以促進有效設計過程的重要設計原則和工具。

作者簡介：

Vivienne Sze (//sze.mit.edu/) 是麻省理工學院電氣工程和計算機科學系的副教授，負責電子學節能多媒體系統研究小組的研究實驗室。她的團隊致力于計算系統，這些系統能夠為包括自主導航、數字健康和物聯網在內的廣泛應用提供節能機器學習、計算機視覺和視頻壓縮/處理。她因其在這些領域的領先工作而獲得廣泛認可，并獲得了許多獎項，包括 Google、Facebook 和 Qualcomm 的教師獎、VLSI 電路研討會最佳學生論文獎、IEEE 定制集成電路會議杰出邀請論文獎和IEEE 微型精選獎。作為視頻編碼聯合協作團隊的成員，她因開發高效視頻編碼視頻壓縮標準而獲得黃金時段工程艾美獎。她是《深度神經網絡的高效處理》一書的合著者。

在現代人工智能中，大規模深度學習模型已經成為許多重要互聯網業務背后的核心技術，如搜索/廣告/推薦系統/CV/NLP。BERT、Vision Transformer、GPT-3和Switch Transformer模型將模型規模擴大到10億甚至數萬個參數，幾乎所有學習任務的準確性都得到了顯著提高。使用云集群的分布式訓練是及時成功地訓練此類大規模模型的關鍵。開發更先進的分布式訓練系統和算法既可以降低能源成本，也可以讓我們訓練更大的模型。此外，開發像聯邦學習這樣的顛覆性學習模式也至關重要，它不僅可以保護用戶的隱私，還可以分擔處理前所未有的大數據和模型的負載。這次演講將主要關注大規模模型的分布式ML系統:云集群的動態分布式訓練(//DistML.ai)和邊緣設備的大規模聯合學習()。在第一部分中，我將介紹PipeTransformer，這是一種用于分布式訓練Transformer模型(BERT和ViT)的自動化彈性管道。在PipeTransformer中，我們設計了自適應的飛凍結算法，可以在訓練過程中逐步識別和凍結部分層，并設計了彈性流水線系統，可以動態減少GPU資源來訓練剩余的激活層，并在已釋放的GPU資源上分叉更多的管道，以擴大數據并行度的寬度。第二部分，我將討論可擴展的聯邦學習，用于在資源受限的邊緣設備和FedML生態系統上訓練大型模型，其目標是針對CV NLP、GraphNN和IoT等多種AI應用在邊緣進行無處不在的分布式訓練。

地址：

作者： Chaoyang He，美國洛杉磯南加州大學計算機科學系博士研究生

//www.math.arizona.edu/～hzhang/math574.html

隨著信息技術的飛速發展，在各個領域產生了大量的科學和商業數據。例如，人類基因組數據庫項目已經收集了千兆字節的人類遺傳密碼數據。萬維網提供了另一個例子，它擁有由數百萬人使用的文本和多媒體信息組成的數十億Web頁面。

本課程涵蓋了現代數據科學技術，包括基本的統計學習理論及其應用。將介紹各種數據挖掘方法、算法和軟件工具，重點在概念和計算方面。將涵蓋生物信息學、基因組學、文本挖掘、社交網絡等方面的應用。

本課程著重于現代機器學習的統計分析、方法論和理論。它是為學生誰想要實踐先進的機器學習工具和算法，也了解理論原理和統計性質的算法。主題包括回歸、分類、聚類、降維和高維分析。

EPFL博士Evann Courdier帶你1小時學習Pytorch！

Evann Courdier (Idiap - EPFL)

EPFL的法國博士生，從事無人機快速圖像分割網絡的研究。巴黎理工大學獲得了通用工程碩士學位，在巴黎ENS大學獲得了數學和機器學習的第二個碩士學位。我在2019年和2020年在AMLD學習過Pytorch入門教程——我已經使用Pytorch大約5年了。我也是EPFL深度學習講座的助理講師。

深度學習Pytorch

這個PyTorch的介紹，我們將在一個小時內濃縮所有PyTorch的基本知識。我們將研究經典的深度學習訓練循環，并解釋如何使用PyTorch實現每個組件，從數據查詢器到梯度計算，再到學習率調度器。最后，您將對Pytorch提供的可用DL工具有一個概述，并且您將能夠編寫和理解常見的Pytorch代碼。

目錄內容：

• Python
• 基于梯度的機器學習
• 數值計算工具

印尼機器學習暑期學校(MLSS- indo)是MLSS系列(MLSS .cc)的一部分，該系列于2002年在德國圖賓根的馬普智能系統研究所啟動。這是一個為期7天的活動，參與者有機會學習更多的基礎知識和當前的藝術在機器學習和深度學習，包括相關應用的數據科學，計算機視覺，和自然語言處理。

//mlss.telkomuniversity.ac.id/

內容目錄：

• 深度學習
• 梯度消失問題
• 學習理論
• 神經架構

專注于識別和解決應用中出現的凸優化問題。凸集、函數和優化問題。凸分析基礎。最小二乘、線性和二次規劃、半定規劃、極大極小、極值體積等問題。最優性條件，對偶理論，備選定理，及應用。內點法。應用于信號處理，統計和機器學習，控制和機械工程，數字和模擬電路設計，和金融。

• 為學生提供識別應用中出現的凸型優化問題的工具和訓練
• 提出這類問題的基本理論，集中討論對計算有用的結果
• 讓學生對這類問題的解決方法有全面的了解，并有一定的解題經驗
• 給學生在他們自己的研究工作或應用中使用這些方法所需的背景知識

//web.stanford.edu/class/ee364a/index.html

在過去幾年里，注意力和記憶已經成為深度學習的兩個重要的新組成部分。本講座由DeepMind研究科學家Alex Graves講授現在廣泛使用的注意力機制，包括任何深度網絡中的內隱注意力，以及離散和可區分的變體的顯性注意力。然后討論了具有外部記憶的網絡，并解釋了注意力是如何為他們提供選擇性回憶的。它簡要地回顧了Transformer，一種特別成功的注意力網絡類型，最后看可變計算時間，這可以被視為一種形式的“注意力集中”。

地址：

//ua-cam.com/video/AIiwuClvH6k/deepmind-x-ucl-deep-learning-lectures-8-12-attention-and-memory-in-deep-learning.html

Alex Graves在愛丁堡大學(University of Edinburgh)完成了理論物理學的理學學士學位，在劍橋大學(University of Cambridge)完成了數學的第三部分，在IDSIA與尤爾根·施米德胡貝爾(Jurgen Schmidhuber)一起完成了人工智能博士學位，之后在慕尼黑工業大學(technology University of Munich)和杰夫·辛頓(Geoff Hinton)一起完成了博士后學位。他現在是DeepMind的一名研究科學家。他的貢獻包括用于序列標簽的連接主義時態分類算法，隨機梯度變分推理，神經圖靈機/可微分神經計算機架構，以及用于強化學習的A2C算法。

關于講座系列：

深度學習講座系列是DeepMind與UCL人工智能中心之間的合作。在過去的十年中，深度學習已發展成為領先的人工智能范例，使我們能夠以前所未有的準確性和規模從原始數據中學習復雜的功能。深度學習已應用于對象識別，語音識別，語音合成，預測，科學計算，控制等問題。由此產生的應用程序觸及我們在醫療保健和醫學研究，人機交互，通信，運輸，保護，制造以及人類努力的許多其他領域中的所有生活。認識到這一巨大影響，深度學習的先驅獲得了2019年圖靈獎，這是計算機領域的最高榮譽。

在本系列講座中，來自領先的AI研究實驗室DeepMind的研究科學家針對深度學習中的一系列令人興奮的主題進行了12次講座，內容涵蓋了通過圍繞記憶，注意力和生成建模的先進思想來訓練神經網絡的基礎知識，以及重要的 負責任的創新主題。

深度學習注意力與記憶機制

人類的視覺系統證明，用極少的樣本就可以學習新的類別;人類不需要一百萬個樣本就能學會區分野外的有毒蘑菇和可食用蘑菇。可以說，這種能力來自于看到了數百萬個其他類別，并將學習到的表現形式轉化為新的類別。本報告將正式介紹機器學習與熱力學之間的聯系，以描述遷移學習中學習表征的質量。我們將討論諸如速率、畸變和分類損失等信息理論泛函如何位于一個凸的，所謂的平衡曲面上。我們規定了在約束條件下穿越該表面的動態過程，例如，一個調制速率和失真以保持分類損失不變的等分類過程。我們將演示這些過程如何完全控制從源數據集到目標數據集的傳輸，并保證最終模型的性能。

演講主講人是 Vivienne Sze，來自 MIT 的高效能多媒體系統組（Energy-Efficient Multimedia Systems Group）。她曾就讀于多倫多大學，在 MIT 完成 PhD 學業并獲得電氣工程博士學位，目前在 MIT 任教。Sze 教授的主要研究興趣是高效能算法和移動多媒體設備應用架構，她最近在MIT公開課給了《Efficient Computing for Deep Learning, AI and Robotics》報告。

本次演講的主題是 DNN 在硬件設備中的高效計算處理方法。隨著深度學習算法效率逐漸提高，計算速度、延遲程度、耗能和硬件成本成為制約算法性能的瓶頸問題。如果能夠解決這些問題，包括自動駕駛、無人機導航、智能手機、可穿戴設備和物聯網設備就都能夠受益于算法性能的提升。

在演講中，Sze 教授首先會介紹 DNN 算法，以及它們在各類硬件上部署時可能帶來的性能損失。更重要的是，演講會提到基準測試和評價標準對設計高效 DNN 算法帶來的影響。之后，Sze 教授會從算法角度硬件架構兩個角度介紹減少耗能的方法。同時，演講也會涵蓋將這些方法應用于計算機視覺等領域。Sze 教授因多項成果獲得過谷歌和 Facebook 的 faculty 獎等多個獎項。

本次演講的主要目標如下：

1. 讓硬件高效處理 DNN 的方法（非常多）；

2. 關注包括設計 DNN 硬件處理器和 DNN 模型的評估方法；

設計 DNN 硬件處理器和 DNN 模型的方法；

研究過程中，你應當問什么樣的關鍵問題；

3. 具體地，演講還會討論；

真正需要評價和對比的評估指標體系；

達成這些指標的挑戰；

了解設計中需要考慮到的問題，以及可能平衡在算法性能和耗能中遇到的問題；

4. 要關注硬件推理，但包括一部分訓練的內容。

在講解的過程中，Sze 教授會穿插大量的圖解和案例，讓介紹更加充實有趣。

主題： Efficient Processing of Deep Neural Networks: from Algorithms to Hardware Architectures

簡介： 本教程介紹了用于高效處理深度神經網絡（DNN）的方法，這些方法已在許多AI應用程序中使用，包括計算機視覺，語音識別，機器人等。DNN以高計算復雜度為代價，提供了一流的準確性和結果質量。因此，為深度神經網絡設計有效的算法和硬件架構是朝著在人工智能系統（例如，自動駕駛汽車，無人機，機器人，智能手機，可穿戴設備，物聯網等）中廣泛部署DNN邁出的重要一步。在速度，延遲，功耗/能耗和成本方面有嚴格的限制。 在本教程中，我們將簡要概述DNN，討論支持DNN的各種硬件平臺的權衡，包括CPU，GPU，FPGA和ASIC，并重點介紹基準測試/比較指標和評估DNN效率的設計注意事項。然后，我們將從硬件體系結構和網絡算法的角度描述降低DNN計算成本的最新技術。最后，我們還將討論如何將這些技術應用于各種圖像處理和計算機視覺任務。

嘉賓介紹： Vivienne Sze是麻省理工學院電氣工程和計算機科學系的副教授。她的研究興趣包括能量感知信號處理算法，便攜式多媒體應用的低功耗電路和系統設計，包括計算機視覺，深度學習，自主導航和視頻編碼。在加入MIT之前，她是TI研發中心的技術人員，在那里她設計了用于視頻編碼的低功耗算法和體系結構。在高效視頻編碼（HEVC）的開發過程中，她還代表TI參加了ITU-T和ISO / IEC標準機構的JCT-VC委員會，該委員會獲得了黃金時段工程艾美獎。她是《高效視頻編碼（HEVC）：算法和體系結構》（Springer，2014年）的合編者，也是即將出版的《深度神經網絡的高效處理》（Morgan＆Claypool）的合著者。她是2020年機器學習和系統會議（MLSys）的計劃共同主席，并教授MIT設計高效深度學習系統的專業教育課程。