大模型系统如何设计？CMU最新CVPR2023《大型模型和联邦学习的ML系统》教程，附219页ppt

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这个教程将教授参与者如何在使用分布式和联邦软件系统进行学习，并在各种硬件环境（联网机器、GPU、嵌入式、移动系统）中部署计算机视觉和机器学习应用时，克服性能、成本、隐私和稳健性方面的挑战。 听众将学习关于这些主题的理论、实现和实践：最先进的方法和系统架构，分布式并行性的形式，测量并行应用性能中的陷阱，并行机器学习编译器，联邦学习（FL）中的计算-通信-内存效率，值得信赖的联邦学习，应对联邦学习中的设备异构性，以及在设备上的联邦学习系统。