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2023 TensorRT Hackathon全新开幕！在这个火热的夏天，AI界的盛事又一次拉开帷幕！
作为NVIDIA英伟达GPU上的AI推理加速库，TensorRT在业界备受瞩目和应用。但这还不够，NVIDIA TensorRT开发团队可不甘于此，一直在不断提升产品的易用性。他们不仅让更多模型能够顺利通过ONNX自动解析进行加速，还深度优化了常见模型结构，比如MHA。这意味着大部分模型无需手动优化就能在TensorRT上轻松奔跑，而且性能绝佳！
过去的一年，AI生成内容如雨后春笋般涌现，图像和文本以批量方式被计算机生产出来，有些甚至能媲美专业创作者的画工和文采。可以预见，未来会有更多生成式AI模型大放异彩！因此，在本届比赛中，NVIDIA将生成式AI模型作为主题，打造一场前所未有的盛宴！
让我们揭开今年的TensorRT Hackathon帷幕！这已经是NVIDIA与阿里云、天池合作的第三届比赛。与往届一样，主办方希望通过比赛形式提升选手在TensorRT应用开发方面的能力，因此非常重视选手的学习过程以及选手与NVIDIA英伟达专家之间的沟通交流。
正如本次大赛的主导者之一，来自NVIDIA技术专家季光表示：“我们期待选手们通过这场比赛，在TensorRT编程相关的知识和技能上有所收获。这是一个展现创造力和智慧的舞台，选手们将面对激烈的竞争，挑战自我，不断突破技术边界。在这个AI推理的新纪元，TensorRT作为强大的加速库，将为选手们提供极致的工具和平台，让他们的想法和创意得以完美实现。我们深信，本次比赛将激发出选手们的潜力，推动AI技术的进步和创新。无论是初赛还是复赛，我们期待看到选手们展现出的卓越才华和令人惊叹的成果，为AI领域带来全新的突破和发展。”
大赛面向全社会开放，个人、高等院校、科研单位、企业、创客团队等人员均可报名参赛，组队上限3人
本次比赛分为初赛和复赛。
首先是初赛！主办方将利用TensorRT加速带有ControlNet的Stable Diffusion canny2image pipeline，以优化后的运行时间和出图质量作为主要排名依据。
初赛期间，主办方将建立一个技术交流群（注意是钉钉群），供所有选手进行研讨。
为了更顺利地完成比赛，请参赛者观看并学习NVIDIA技术专家团队为此次比赛准备的系列讲座。讲座地址：https://www.bilibili.com/video/BV1jj411Z7wG/。
专家们还为大家准备了配套范例，就像烹饪食谱一样，帮助大家更好地理解。
初赛结束时，NVIDIA将举行一次讲评，向大家介绍优化该模型的技巧。请注意，初赛不提供开发机，参赛选手需要自备带有GPU的Linux/Windows 11 (WSL2)开发机，并在给定的docker中使用赛方提供的模型文件和开发工具完成模型在TensorRT中的构建、精度验证和性能测试，并提交最终代码。
然后是复赛！
复赛是开放赛题，各位选手可以自由选择公开的transformer模型，在TensorRT上进行优化运行。好消息是，TensorRT即将发布用于大型语言模型推理的工具。NVIDIA强烈推荐在复赛中使用该工具。在评分过程中，使用该工具将获得一定的加分。复赛赛制与去年2022年基本保持一致，这让我们更期待选手们带来的精彩表现！
快来加入TensorRT Hackathon，挑战自我，拓展视野！与AI顶尖人才交流，共同进步！我们期待在比赛中见证你们的技术飞跃和创新思维！加油！
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