- 先說結論
歡迎大家申請FFmpeg DNN native conv2d layer optimization的實習機會，必須是在校學生，本碩博均可，地點不限，能上網就可以。要求申請者瞭解FFmpeg，深入理解深度學習中的卷積層，熟練掌握C語言和彙編語言。實習結果的評判關鍵是代碼！申請方法我也沒有研究過，請自行搜索。
- GSoC是什麼（以下來自維基百科）
Google編程之夏（Google Summer of Code），是由Google公司所主辦的年度開源程序設計項目，第一屆從2005年開始。“Summer of Code”之名取自1967年的“夏日之愛”（Summer of Love）風潮。比賽的主要目的是鼓勵學生參與開放源代碼的程序設計活動。每個成功完成項目的學生都會獲得來自Google公司的資助。
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編程之夏開始前，每年的2月至3月間會分別接受兩方面的報名，一方面是學生，以擅長程序設計的大學生爲主；另一方面是開放源代碼項目組織，每個組織需指定指導者，以指導參加該項目的學生。。。。活動要求參與者必須年滿18週歲且是在讀大學生
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學生獲得的獎金最初爲4500美元，後來調整爲5000美元。自2017年開始，Google採用基於購買力平價的獎金計算法[1]，不同地區學生獲得的獎金將會由所在地區的購買力平價所決定
如果需要查看更加詳細、準確、及時的信息，請自行訪問GSoC的官方主頁。
- 我們的開源組織
每年都有很多的開源組織報名參加GSoC，我們的組織是Intel® Video and Audio for Linux，也已經參加多年。
- 我們的項目列表
我們今年也提供了多個項目以供選擇，具體可以見網址https://01.org/linuxmedia/gsoc/gsoc-2020-ideas。
- FFmpeg DNN native conv2d layer optimization
這是我申請遞交的項目，歡迎申請！已經有幾位老外同學在諮詢，發這個帖子，主要還是希望可以有更多的國內學生能夠知道、瞭解並參與GSoC項目，具體參加哪個項目並不重要，重要的是大家通過參加GSoC項目的經歷能夠對個人和開源社區有所提高進步。
Description: FFmpeg DNN (deep neural network) module supports the dnn-based filters, it has two backends, one backend is TensorFlow which invokes TensorFlow C libarary for model loading and inference, the other backend is native. The native backend is a CPU fallback option when the system does not support TensorFlow, and so we can’t introduce 3rd party library for native mode. The native mode is still in early development stage and the performance has not been tuned yet. This project focuses on the native conv2d layer optimization with c/asm on Intel CPUs.Difficulty: MediumSkill Required: C, X86 ASM (AVX2, optional AVX512), DNN knowledge, gitHardware requirement: Intel CPU with AVX2/AVX512
希望申請者瞭解FFmpeg，深入理解深度學習中的卷積層，熟練掌握C語言和彙編語言。實習結果的評判關鍵是代碼！
本文由博客一文多發平臺 OpenWrite 發佈！