摘要： 每个项目都有资深导师 1V1 指导，机会难得，不容错过！学生可自由选择项目，申请成功并完成项目即可获得 12000 元奖金。 阅读全文

摘要： 欢迎试用结构简单，易上手的轻量级 LLM 模型推理框架 InferLLM 阅读全文

摘要： 常见神经网络模型所用的 Tensor 数据类型 一般是 float32 类型， 而工业界出于对特定场景的需求（极少的计算资源，极致的推理速度），需要把模型的权重和或激活值转换为位数更少的数值类型（比 int8, float16） —— 整个过程被称为量化（Quantization）。 阅读全文

摘要： MegEngine 的 optimizer 模块中实现了大量的优化算法， 其中 Optimizer 是所有优化器的抽象基类，规定了必须提供的接口。 同时为用户提供了包括 SGD, Adam 在内的常见优化器实现。 阅读全文

摘要： MegEngine 生态工具，希望能为用户提供一个快速、高效、灵活的深度学习算法落地平台，以更好地实现算法落地。 阅读全文

摘要： 借助 mperf 对 SGEMM 的性能进行极致优化，走通了性能分析、瓶颈定位、优化指引的反馈回路，包教包会！ 阅读全文

摘要： 在使用 MegEngine 进行模型训练时，首先要进行的是数据加载和预处理。在此过程中，MegEngine 中的megengine.data模块，提供了数据分批功能 阅读全文

摘要： mperf 是一个微架构层次的算子性能调优工具箱，主要面向移动/嵌入式平台的 CPU/GPU 核心，目标是“为构建一个更接近闭环的算子调优反馈回路”提供系列基础工具。 阅读全文

摘要： 近期社区有多个同学问，如何查看 MegEngine 训练出的模型网络结构。其实在去年 8 月，MegEngine 就已经集成到了 Netron 平台上。 目前 Netron 已支持 MegEngine 模型：TracedModule 及 C++ 计算图两种结构。 阅读全文

摘要： 最新版 MegCC 新鲜出炉，新工具，新体验，本次版本针对用户使用体验以及模型推理性能进行全面提升！ 阅读全文