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Taro 社区发布:贡献者晋级指南

Taro 贡献者晋级制度 为了建立更加完善、更加可持续的 Taro 开源生态,突出贡献者价值,我们参照成熟开源社区运行机制制定了《 Taro 贡献者晋级制度》,为热爱和喜欢 Taro 技术的开发者和贡献者提供更清晰的参与机制和荣誉激励机制。 晋升角色 如图包含 4 个晋升角色:个人贡献者&生态个人贡献者、助手、合作者&生态合作者、技术委员会委员,晋升机制通过提名+投票的方式进行共识决策,晋升路径如下: 个人贡献者 → 助手 → 合作者 → 技术委员会委员 个人贡献者 → 合作者 → 技术委员会委员 生态个人贡献者 → 生态合作者 → 技术委员会委员 对于一年内不活跃者,会进行自动进行降级,贡献突出者可申请荣休。 个人贡献者&生态个人贡献者(Individual Committer) 任何同意《 Taro 行为准则》的个人开发者,都可以基于《贡献者指南》进行 pull request 提交, bug 反馈&修复、新特性提议或 PR 均可,会在Taro 官方文档中列为个人贡献者。当贡献者的有价值工作被其他合作者注意到后,可以被提名为合作者。 任何基于或围绕 ...

TPAT —— TensorRT 插件自动生成工具

TPAT 是由腾讯联合英伟达开发的 TensorRT 插件自动生成工具。 TensorRT 是当前应用最广的 GPU 推理框架,但由于支持的算子数量有限,用户面临手写插件以支持算子的痛点。而TPAT 能够支持开放神经网络交换 (ONNX) 格式所有的算子,端到端生成 TensorRT 插件,在解放人力成本的同时,性能对比手写毫不逊色。 TPAT 实现了 TensorRT 插件的全自动生成,TensorRT 的部署和上线能基本流程化不再需要人工参与。手写插件的步骤将由 TPAT 代替,TPAT 全自动生成一个算子插件耗时仅需要 30-60 分钟的时间(该时间用于搜索算子的高性能 CUDA Kernel)。 架构设计 TPAT 接受用户输入的 ONNX-Model,指定需要生成 TensorRT Plugin 的算子和 batch size,基于 TVM 深度学习编译器,对固定形状的算子进行 AutoTune,自动生成高性能的 CUDA Kernel. 将 CUDA Kernel 和 Runtime 必要的参数填充进 TensorRT Plugin 模板,生成动态链接库,可以直接加载到 T...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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