Das OpenXLA Spring Dev Lab 2024 in Sunnyvale!
Eine Zusammenfassung der Veranstaltung finden Sie unter OpenXLA Spring Dev Lab 2024: Building Groundbreaking ML Systems Together.
Datum:25. April 2024
Uhrzeit:8:30–18:00 Uhr
Ort:1195 Borregas Drive, Sunnyvale CA 94089 (US-SVL-MP6)
Bei dieser eintägigen Veranstaltung haben Sie die Möglichkeit, ein bestimmtes XLA-Projekt auszuwählen und direkt mit einem XLA-Entwickler zusammenzuarbeiten. Das ist eine gute Gelegenheit, sich eingehend mit der Entwicklung von OpenXLA zu beschäftigen.
Diese Veranstaltung richtet sich in erster Linie an Hardwareanbieter, Softwareinfrastruktur-Entwickler und Compiler-Entwickler, die aktiv zum OpenXLA-Stack beitragen oder dies vorhaben. Es gibt OpenXLA-Tutorials, Diskussionsrunden, soziale Medien und jede Menge SWAG für Teilnehmer.
Planen
| Δ | Zeit | Inhalt |
|---|---|---|
| 30 Min. | 8:30–9:00 | Networking-Frühstück und Kaffee |
| 25 Min. | 9:00–9:25 | Einführung und OpenXLA-Übersicht |
| 1 Std. | 9:30–10:30 | Anleitungen – Runde 1 |
| 1 Std. | 10:40–11:40 | Tutorials – Runde 2 |
| 1 Stunde 20 Minuten | 11:40–1:00 | Mittagessen, Soziale Netzwerke, Sprechstunden |
| 3 Std. | 1:00–4:00 | Lab-Sitzungen |
| 10 Min. | 4:00–4:10 | Gruppenbild |
| 1 Std. 40 Min. | 16:10–6:00 | Happy Hour |
Anleitungen
Alle Schulungen werden zweimal durchgeführt. Für alle, die nicht teilnehmen können, werden die Tutorials aufgezeichnet und auf den OpenXLA YouTube-Kanal hochgeladen.
| Tutorial | Referent |
|---|---|
| StableHLO aus JAX, TensorFlow und PyTorch extrahieren (+Quantisierung) | Kevin Gleason, Jen Ha und Xing Liu |
| Compiler und Laufzeit in PJRT einbinden | Jieying Luo und Skye Wanderman-Milne |
| Computing- und Kommunikationsplanung für Ihre Hardware mit XLA optimieren | TJ Xu, Abhinav Goel und Frederik Gossen |
| Auto-Sharding von PyTorch für Ihre Hardware optimieren | Yeounoh Chung &Pratik Fegade |
Diskussionstische
Während der Lab Sessions werden speziell Tabellen aufgestellt, die speziell für Diskussionen oder Fragen zu den folgenden Themen vorgesehen sind. Du kannst jederzeit vorbeikommen!
| Diskussionsthema | Host(s) |
|---|---|
| JAX | Peter Hawkins |
| ML-GPU-Optimierung für große Arbeitslasten | Tamás Danyluk |
| PJRT | Xiao Yu, Aman Verma |
| PyTorch XLA GPU | Milad Mohammadi |
| StableHLO Quantizer | Andy Wan, Jen Ha, Xing Liu |
| Best Practices für XLA-PR und Codestruktur | Elliot English, Kyle Lucke |
Wir freuen uns auf Sie!
Hier noch ein paar wichtige Informationen vor dem Dev Lab:
- Aktuelle Informationen zum Dev Lab finden Sie unter OpenXLA Discuss.
- Aktuelle Informationen zur Registrierung, einschließlich der Themenanfrage und der Registrierung für das Tutorial, finden Sie in Ihrer E-Mail.
- Bei weiteren Fragen kannst du dich jederzeit gern über Discord an uns wenden.