#2021Tencent Rhino-bird Open-source Training Program—TNN#

[tencent-adm]

腾讯犀牛鸟开源人才培养计划
Tencent Rhino-bird Open-source Training Program
为响应国家十四五规划的开源战略，腾讯于2021年5月发布“首届腾讯犀牛鸟开源人才培养计划”，希望企业界和教育界形成合力，打造面向高校学生的开源课程和开源实践培养方案，培育开源人才，普及开源文化，助力开源人才生态的发展。

首届项目由教育部计算机教学指导委员会、教育部软件工程教学指导委员会、中国信息通信研究院作为联合指导单位，包括开源基础培训、开源进阶研学、开源项目实战三个环节，项目涉及云原生、微服务、容器、AI、大数据、前端、物联网/边缘计算等多项技术热点。

各位同学报名即可参加线上开源系列课程，学习开源知识，对话学界及产业界大咖。其中入选开源项目实战的学生将在导师的一对一指导下，利用暑假开展编程实战，并有机会获得腾讯开源贡献者证书（目前全球只发出了10+张）。

更多项目信息请看：https://opensource.tencent.com/summer-of-code

项目简介

TNN是一个跨平台AI推理框架，同时拥有跨平台、高性能、模型压缩、代码裁剪等众多突出优势。同时也借鉴了业界主流开源框架高性能和良好拓展性的优点。目前TNN已经在腾讯业务手Q、微视、P图等广泛落地应用，欢迎大家参与协同共建，促进TNN推理框架进一步完善。

TNN项目主页：https://github.com/Tencent/TNN/blob/master/README_CH.md

项目导师

姚达，TNN框架技术负责人
田恒锋，TNN框架CPU侧架构师
王星晨，TNN框架CPU侧架构师

导师寄语

TNN专注于深度学习推理部署，其中GPU在整个深度学习框架中占据了重要位置。希望通过相关辅导以及开源实践，帮助学员熟悉和提升GPU编程和性能调优经验，提升在整个开源社区和行业影响力。——田恒锋
TNN是一个跨平台高性能的推理框架，通过相关实践你将了解到AI算法落地的详细过程，以及如何在兼容性、性能以及效果之间做到平衡，为日后工作打下坚实基础——王星晨
AI推理优化是一套系统工程，希望通过TNN相关辅导，能够帮助学员在硬件架构、应用框架等方向提升发现问题、解决问题的能力——姚达

编程任务

1.量化模型支持，打通训练和推理，支持非对称、按channel量化
预期结果：

• 优化x86平台对称量化
• 打通对称量化整个流程，并能够针对arm或者x86平台做一些优化
• 文档和测试

2.AI芯片适配，完成腾讯自研芯片或业界最新芯片的适配，完成模型迁移
预期结果：

• 打通服务端AI芯片的软件栈接入到TNN的流程
• 完成部分常用模型的适配
• 文档和测试

3.云或端侧个性功能实现高性能部署，如人像分割、3D物体检测等

• GPU性能优化
• 文档和测试

联系导师：

姚达，TNN框架技术负责人：darrenyao@tencent.com
田恒锋，TNN框架CPU侧架构师：neiltian@tencent.com
王星晨，TNN框架CPU侧架构师：seanxcwang@tencent.com