近日，2024 CCF 大數(shù)據(jù)與計算智能大賽（簡稱CCF BDCI）在重慶郵電大學舉行了專場技術(shù)分享會。本次活動由中國計算機學會主辦，重慶郵電大學計算機學院/人工智能學院承辦，與算能、螞蟻技術(shù)研究院聯(lián)合開展。

算能等多位技術(shù)專家圍繞大賽相關(guān)的計算機領(lǐng)域熱點議題進行了主題分享，吸引了70余名學生積極參與。

重慶郵電大學計算機科學與技術(shù)學院/人工智能學院 數(shù)據(jù)科學系主任鄧欣發(fā)表了開場致辭，并鼓勵同學們積極參加CCF BDCI大賽。

華北理工大學數(shù)據(jù)科學實驗中心的主任陳學斌教授，就《數(shù)據(jù)安全與隱私保護技術(shù)的一些思考》這一主題進行了精彩的在線分享。他深入剖析了當前數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域所面臨的多重考驗，并提出了現(xiàn)有的數(shù)據(jù)安全和隱私保護解決方案，激發(fā)了大家對數(shù)據(jù)安全未來發(fā)展的思考。

算能算法工程師在技術(shù)研討會上進行了《TPU-MLIR：端側(cè)設(shè)備中的大模型部署》的主題演講。報告首先從當前深度學習大模型的商業(yè)落地入手，引入TPU-MLIR編譯器的開發(fā)需求和使用場景，介紹了多級中間表達的設(shè)計思路。隨后深入探討了模型量化、公共序列復用以及后處理加速等核心技術(shù)，展示了如何利用TPU-MLIR在端側(cè)設(shè)備上實現(xiàn)大模型的高效部署。此外，他還分享了Qwen、Llama等模型量化前后性能對比情況，并對未來端側(cè)智能模型部署技術(shù)的發(fā)展方向進行了前瞻，探索了智能編譯器技術(shù)的新趨勢。

分享結(jié)束后，嘉賓與在場的學生們進行了積極的互動，圍繞算子優(yōu)化思路、量化方法、工具鏈的使用以及賽事的具體內(nèi)容和規(guī)則等話題展開了深入的討論。在交流過程中，可以明顯感受到同學們對算子優(yōu)化問題表現(xiàn)出濃厚的興趣。

近期，CCF BDCI算能賽題B榜已圓滿結(jié)束，我們收到了許多優(yōu)秀的作品，展現(xiàn)了豐富的OCR模型在Milk-V Duo開發(fā)板上的模型移植方法與優(yōu)化思路。我們期待參賽選手在即將到來的決賽中有出色的表現(xiàn)，并祝愿每位選手取得優(yōu)異的成績。