– Страница мероприятия
– 22 апреля, среда, 19:00 – 20:30
– Мраморный зал, ПОМИ РАН, наб. реки Фонтанки, 27, Санкт-Петербург
– Пожалуйста, не забудьте зарегистрироваться — это необходимое условие посещения
⭐️ О лекторе
Федор Писниченко
Доцент кафедры прикладной математики Федерального университета ABC (UFABC) в Бразилии с более чем 14-летним опытом преподавания. Моя специализация охватывает численную оптимизацию, методы оптимизации с ограничениями в виде дифференциальных уравнений (PDE-constrained) и высокопроизводительные вычисления. Мои исследования включают линейное и нелинейное программирование, оптимизацию без использования производных и численные методы для решения дифференциальных уравнений, с применением в обработке сейсмических данных и разработке решений для задач в реальном времени. Сотрудник Chebyshev Research Center.
📢 Анонс
Когда говорят об ускорении нейросетевых вычислений, обычно имеют в виду GPU и CUDA. Однако современные NPU основаны на иной архитектурной логике и требуют других подходов к реализации и оптимизации операторов.
На примере Huawei Ascend в лекции будет показано, как устроен специализированный ускоритель для задач машинного обучения, чем он отличается от GPU и почему оптимизация вычислительных ядер приводит к математическим постановкам, связанным с графами зависимостей, Job-Shop Scheduling и MILP.
Лекция адресована студентам CS и математических направлений и показывает, какую роль дискретная оптимизация играет в современной системной разработке для ML.