Mentionsy Mentionsy
Nieliniowy
Nieliniowy

AI na procesorach ARM - Tomasz Szpartaluk - Ampere Computing

13.07.2022 ·49 min 59 s

Rozmowa z Tomaszem Szpartalukiem - Senior software engineer z firmy Ampere ComputingPoruszamy takie tematy jak:- ciekawe zastosowania obliczeń przepływów- kiedy przydaje się wiedza szeroka a kiedy bardzo wąska specjalistyczna - czy uczelnia ma przygotowywać do konkretnej pracy- różnicach pomiędzy procesorami ARM a x86- zaletach procesorów ARM- optymalizatorach sieci neuronowych na architekturę ARM ( RISC )- wykorzystaniu znajomości budowy procesorów / hardware-u do optymalizacji oprogramowania- pracy w różnych warstwach oprogramowania, od asemblera do chmury- jak przygotować się do pracy programowania niskopoziomowego (blisko hardware-u)- jak unikać nadużywania ML do wszystkiego- wymiany wiedzy i doświadczeń w zespolePrzydatne linki:Quickersim: https://quickersim.com/ Ampere: https://amperecomputing.com/ https://solutions.amperecomputing.com/solutions/ampere-ai Nasza biblioteka modeli https://github.com/AmpereComputingAI/ampere_model_libraryKsiążka o podcastowaniuJakzaczacpodcast.pl - Jak zacząć podcast - Michał Dulemba Posłuchaj więcej odcinków na:nieliniowy.pl - podcast na temat sztucznej inteligencjiNapisz do mnie:Michal Dulemba | LinkedInSubskrybuj podcast:Apple PodcastsSpotifyGoogle PodcastsPodcast AddictRSSKorzystam z: Buzzsprout (hosting odcinków):https://www.buzzsprout.com/?referrer_id=1783532Riverside (aplikacja do zdalnego nagrywania):https://www.riverside.fm/?via=dulemba

O odcinku

Rozmowa z Tomaszem Szpartalukiem - Senior software engineer z firmy Ampere Computing

Poruszamy takie tematy jak:
- ciekawe zastosowania obliczeń przepływów
- kiedy przydaje się wiedza szeroka a kiedy bardzo wąska specjalistyczna 
- czy uczelnia ma przygotowywać do konkretnej pracy
- różnicach pomiędzy procesorami ARM a x86
- zaletach procesorów ARM
- optymalizatorach sieci neuronowych na architekturę ARM ( RISC )
- wykorzystaniu znajomości budowy procesorów / hardware-u do optymalizacji oprogramowania
- pracy w różnych warstwach oprogramowania, od asemblera do chmury
- jak przygotować się do pracy programowania niskopoziomowego (blisko hardware-u)
- jak unikać nadużywania ML do wszystkiego
- wymiany wiedzy i doświadczeń w zespole

Przydatne linki:
Quickersim:
https://quickersim.com/

Ampere:
https://amperecomputing.com/
https://solutions.amperecomputing.com/solutions/ampere-ai

Nasza biblioteka modeli
https://github.com/AmpereComputingAI/ampere_model_library

Książka o podcastowaniu
Jakzaczacpodcast.pl - Jak zacząć podcast - Michał Dulemba

Posłuchaj więcej odcinków na:
nieliniowy.pl - podcast na temat sztucznej inteligencji

Napisz do mnie:
Michal Dulemba | LinkedIn

Subskrybuj podcast:
Apple Podcasts
Spotify
Google Podcasts
Podcast Addict
RSS

Korzystam z:
Buzzsprout (hosting odcinków):
https://www.buzzsprout.com/?referrer_id=1783532

Riverside (aplikacja do zdalnego nagrywania):
https://www.riverside.fm/?via=dulemba