
開源項目介紹 |TNN-跨平臺AI推理框架
2021騰訊犀牛鳥開源人才培養計劃
開源項目介紹
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TNN項目介紹
? ? ? ? 標簽:人工智能
? ? ? ? 技術棧:C++,Python

TNN-跨平臺AI推理框架,?跨平臺AI推理框架,同時擁有跨平臺、高性能、模型壓縮、代碼裁剪等眾多突出優勢。同時也借鑒了業界主流開源框架高性能和良好拓展性的優點。目前TNN已經在騰訊業務手Q、微視、P圖等廣泛落地應用,歡迎大家參與協同共建,促進TNN推理框架進一步完善。


TNN項目導師介紹
姚達、田恒鋒、王星晨
姚達,TNN框架技術負責人
田恒鋒,TNN框架CPU側架構師
王星晨,TNN框架CPU側架構師
導師寄語:
“AI推理優化是一套系統工程,希望通過TNN相關輔導,能夠幫助學員在硬件架構、應用框架等方向提升發現問題、解決問題的能力”——姚達
“TNN專注于深度學習推理部署,其中GPU在整個深度學習框架中占據了重要位置。希望通過相關輔導以及開源實踐,幫助學員熟悉和提升GPU編程和性能調優經驗,提升在整個開源社區和行業影響力。”——田恒鋒
“TNN是一個跨平臺高性能的推理框架,通過相關實踐你將了解到AI算法落地的詳細過程,以及如何在兼容性、性能以及效果之間做到平衡,為日后工作打下堅實基礎”——王星晨


TNN拓展資料
?TNN Readme
https://github.com/Tencent/TNN/blob/master/README_CH.md
?ARMhttps://developer.arm.com/documentation/den0018/latest
https://developer.arm.com/documentation/den0024/a
?X86https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/articles/intel-sdm.html
https://software.intel.com/sites/landingpage/IntrinsicsGuide/
?software optimize?
https://www.agner.org/optimize/
?MILRhttps://mlir.llvm.org/
?GPUhttps://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html
?模型量化https://intellabs.github.io/distiller/algo_quantization.html
https://arxiv.org/pdf/1806.08342.pdf


TNN實戰任務
(最終具體任務以實戰階段導師布置為準)
編程任務
1.量化模型支持,打通訓練和推理,支持非對稱、按channel量化
預期結果:
- 打通量化訓練到推理的流程,并針對arm或x86平臺對量化實現進行優化
- 文檔和測試
2.AI芯片適配,完成騰訊自研芯片或業界最新芯片的適配,完成模型遷移
預期結果:
- 打通服務端AI芯片的軟件棧接入到TNN的流程
- 完成部分常用模型的適配
- 文檔和測試
3.云或端側個性功能實現高性能部署,如人像分割、3D物體檢測等
預期結果:
- 完成最新的趣味模型的云端Demo實現,并進行Demo性能優化達到可用狀態
- 文檔和測試

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關于騰訊犀牛鳥開源人才培養計劃:為響應國家十四五規劃的開源戰略,騰訊于2021年5月發布“首屆騰訊犀牛鳥開源人才培養計劃”,希望企業界和教育界形成合力,打造面向高校學生的開源課程和開源實踐培養方案,培育開源人才,普及開源文化,助力開源人才生態的發展。
首屆項目由教育部計算機教學指導委員會、教育部軟件工程教學指導委員會、中國信息通信研究院作為聯合指導單位,包括開源基礎培訓、開源進階研學、開源項目實戰三個環節,項目涉及云原生、微服務、容器、AI、大數據、前端、物聯網/邊緣計算等多項技術熱點。
各位同學報名即可參加線上開源系列課程,學習開源知識,對話學界及產業界大咖。其中入選開源項目實戰的學生將在導師的一對一指導下,利用暑假開展編程實戰,并有機會獲得騰訊開源貢獻者證書(目前全球只發出了10+張)。
?學生指南Q&A:https://github.com/Tencent/OpenSourceTalent/issues/14
?官方QQ群:859260607 (加群請備注學校+專業)
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騰訊犀牛鳥開源人才培養計劃官網
https://opensource.tencent.com/summer-of-code
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