本文首发自微信公众号：HyperAI超神经
内容一览：「2023 Meet TVM·开年首聚」成功线下相聚上海，来自企业和高校的 100 多位参与者齐聚一堂，共话机器学习编译的现在和未来。
关键词：2023 Meet TVM 线下活动
3 月 4 日，由 MLC.AI 社区主办、上海五角场创新创业学院、HyperAI超神经及 OpenBayes贝式计算合办的 2023 Meet TVM 线下聚会在上海成功举办，来自上海、杭州、北京、南京的 100 余位小伙伴齐聚上海，展开了热烈地面对面讨论。
活动当天，TVM 主要发明者、机器学习领域著名的青年学者陈天奇， 还为大家准备了 Opening Video，分享自己对于机器学习编译趋势的研判以及 Apache TVM 后续的发展规划。
以下为部分重点内容：
各位 TVM 中文社区的小伙伴们大家好，我是陈天奇。非常感谢大家参加这一次 Meet TVM 上海的活动，也非常感谢 local 组织的支持。
在过去几年里，人工智能和人工智能部署产生了非常大的变化，其中机器学习不再是一个以算法唯一驱动的东西，从数据算法和系统本身都影响着机器学习系统部署的成功。 而机器学习编译也从一个才开始前沿探讨的领域逐步进入到大众眼帘。
TVM 社区在这个方向上已经深耕了 5 年，我们也始终知道必须通过不断创新自我、总结以前的经验， 才能继续把整个领域包括机器学习编译和机器学习系统领域带入到下一个阶段。
从去年开始 TVM 社区也进行了一个非常大胆的改变和尝试，推动了 TVM Unity 的解决方案，希望从根本上面彻底解决包括像动态 shape、各种硬件部署以及包括像算子库和机器学习自动优化整合的各个方向的内容，并且我们希望能够把迭代开发作为我们的首要目标，使得优化算法和优化系统的小伙伴可以在一个 Python 的框架下继续迭代前进。
去年我们也推出了 MLC 在线课程，跟大家讲解相关机器学习的内容，今年我们会逐步把 Unity 真正把端到端对接起来，并且应用到各个实际的模型上面去， 也欢迎大家一起来社区开发共建，把整个机器学习编译以及机器学习 TVM 本身的工具链带入到下一个阶段。
现场分享内容简介及 PPT 获取
活动当天，我们邀请到了 4 位 Speaker 进行现场分享。
分享主题： TVM 与机器学习编译发展
内容简介： 机器学习编译器在近几年来不断提升部署性能，TVM 也一直希望以「自动化」技术来实现性能提升。但是随着新硬件的加入，编译器的发展也遇到了包括性能、通用性等方面的诸多挑战。
目前 TVM 社区推出的 Unity 设计 (TensorIR+Relax) 尝试从根本上提升 TVM 的通用性、自定义能力，并提供更全面的基础设施。
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分享主题： 使用 TVM 做支持瑞芯微设备的模型编译
内容简介： 为了在瑞芯微设备上方便部署模型，并提升性能。我们在 TVM 上实现新的后端，来支持对瑞芯微设备的模型编译。
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分享主题： 基于 TVM 的 DSA AI 编译器构建
内容简介： TVM 开源于 2017 年，原生支持 GPU 和 CPU，怎样基于 TVM 来构建 DSA/NPU 的 AI 编译器呢？本次分享将以我们的实践来尝试回答这个问题。
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2023 Meet TVM 更多城市陆续开展中
接下来，本次活动嘉宾分享的详细内容将陆续在 HyperAI超神经公众号中发布推送，欢迎持续关注！
同时 2023 Meet TVM 还将在全国多座城市陆续展开，欢迎各位学界及企业界 Partner 合作共建，期待 6 月份北京见啦！
最后来一张现场大合影 👀
