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阿里云天池xNVIDIATensorRTHackathon圓滿落幕!

2022-07-28 13:50:52 來源:

  

(原標題:阿里云天池x NVIDIA TensorRT Hackathon圓滿落幕?。?/p>

  

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近日,由NVIDIA英偉達聯合阿里云天池平臺舉辦的TensorRTHackathon圓滿收官。據了解,本次比賽于今年4月啟動,以推廣TensorRT應用為初衷,是一場面向全國開發者們發起的TensorRT 加速 AI 推理 Hackathon大賽,也是一個為 AI 開發者提供便利的開發工具、先進的 AI 技術解決方案的平臺。

  

本屆比賽是 NVIDIA 與阿里云開發者社區的第一場活動合作,大賽歷時3個月,經過初賽與復賽的激烈角逐,在666支參賽隊伍中決出了一等獎1名、二等獎2名、三等獎3名及20名優勝獎。不過,相較于結果,TensorRT Hackathon顯然是一場更注重過程的比賽,經過充分的交流與學習,選手們的精彩表現直接促成了TensorRT社區力量的一次爆發展示。

  

賽場成為實地教學現場,選手迎來技術高光時刻

  

為了把比賽變成TensorRT實地教學,NVIDIA專門為本次比賽籌備了教學視頻與示例程序庫,同時建立了選手交流群,配備技術專家在群內提供指導,希望參賽選手和其他學習者從中收獲經驗。

  

據了解,在初賽階段,所有選手需要優化一個共同的模型WeNet,以便了解TensorRT常用優化流程并學會使用配套工具,同時篩選出得分較高的開發者進入復賽。同時,大賽將選手的成績實時反映在天池的在線榜單上,選手因而了解彼此的差距,在競爭氛圍中不斷督促自身進步。這種大型實地教學的效果是鮮明的,在NVIDIA導師的提示和引導下,選手們從入門級的800分不斷進步,最后所有進入復賽的選手都達到了1400分以上,并產生了技驚四座、超越10000分的第一名。

  

在晉級復賽的40支隊伍中,NVIDIA則抽調了28名工程師組成導師團隊,為各支隊伍提供一對一輔導。在NVIDIA專家的支持下,每個選手按照實用性、影響力挑選模型,克服各種不能被TensorRT直接解析運行的困難,精心查找性能瓶頸,施展全面手段進行優化,成功把市面上更多的流行模型跑在TensorRT上,并通過發布詳細的技術文檔幫助他人。選手們為比賽全心投入,花費大量的心血,在有限的時間內取得了快速的進步。

  

最終,在激烈的角逐中,美迪康AI Lab團隊的圖像重建模型MST++的TensorRT推理優化獲得一等獎,ching、Quark團隊獲二等獎,錯誤代碼114、試到禿頭、小小蜜蜂團隊均獲三等獎。NVIDIA GPU計算高級專家季光博士對選手們的成果高度認可,他表示,比賽產生的成果價值極高,遠遠超出了比賽本身的經費投入。

  

積極輸出平臺模式與經驗,阿里云天池為深度學習發展賦能

  

本屆比賽是NVIDIA與阿里天池團隊的第一次聯合辦賽。作為國內知名的競賽平臺和AI社區,天池已舉辦過多場AI賽事,沉淀了多個領域的海量數據集和解決方案。對于有志于在AI領域發展的開發者來說,參加一場天池的比賽,在天池進行真實業務場景演練,享受免費的計算資源,早已經成為開發者尤其是初學者一種流行的學習方式。

  

在此次TensorRT Hackathon中,天池一如既往的提供了成熟的平臺、模式與經驗,并通過專業、嚴謹的支持工作,保障了比賽的順利進行和技術成果的產出。季光博士也對天池致以真誠的感謝,他說,凡是比賽需要的,不管是平臺經驗還是切實的技術支持,天池團隊全都給予了快速迅捷的響應,并滿足了所有的需求。

  

對天池來說,憑借自身在公共云計算領域的優勢和GPU計算領域積累的應用經驗來為大賽提供技術支持不僅是出于作為合作方的職責所在,更是對深度學習開發部署人才培養的重視。阿里云對每個參賽選手都寄予了技術突破的厚望,希望選手們能夠因為參加比賽而開闊視野,了解業界前沿技術方向,通過項目實踐掌握TensorRT編程技術。而選手在大賽中眾多技術高光時刻的爆發,更是證明了所有人的付出都值得。

  

一位參賽選手說,自己在校期間參加過不少技術比賽,但天池與NVIDIA的這次大賽給自己帶來了前所未有的參賽體驗,因為對初學者十分友好。大家在天池的環境里收獲了很多開放的文檔資料,比賽方也在盡可能的引導大家,階段性的給出代碼提示,讓隊伍不會因一個地方卡住而停滯,也不會讓決賽只變成技術牛人的廝殺,而是每個人都能在比賽過程中不斷學習知識、打怪升級。

  

本次TensorRT Hackathon已經圓滿落幕,盡管這是NVIDIA與天池聯合舉辦的第一場AI賽事,但雙方都希望合作能夠持續進行。隨著算力的不斷升級,人工智能行業正在各行各業取得突破,未來阿里云天池將攜手更多合作方,一起幫助開發者尋找更高效的方式,為深度學習及人工智能領域培養技術人才,豐富行業生態發展。

  

 

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