- 先说结论
欢迎大家申请FFmpeg DNN native conv2d layer optimization的实习机会，必须是在校学生，本硕博均可，地点不限，能上网就可以。要求申请者了解FFmpeg，深入理解深度学习中的卷积层，熟练掌握C语言和汇编语言。实习结果的评判关键是代码！申请方法我也没有研究过，请自行搜索。
- GSoC是什么（以下来自维基百科）
Google编程之夏（Google Summer of Code），是由Google公司所主办的年度开源程序设计项目，第一届从2005年开始。“Summer of Code”之名取自1967年的“夏日之爱”（Summer of Love）风潮。比赛的主要目的是鼓励学生参与开放源代码的程序设计活动。每个成功完成项目的学生都会获得来自Google公司的资助。
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编程之夏开始前，每年的2月至3月间会分别接受两方面的报名，一方面是学生，以擅长程序设计的大学生为主；另一方面是开放源代码项目组织，每个组织需指定指导者，以指导参加该项目的学生。。。。活动要求参与者必须年满18周岁且是在读大学生
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学生获得的奖金最初为4500美元，后来调整为5000美元。自2017年开始，Google采用基于购买力平价的奖金计算法[1]，不同地区学生获得的奖金将会由所在地区的购买力平价所决定
如果需要查看更加详细、准确、及时的信息，请自行访问GSoC的官方主页。
- 我们的开源组织
每年都有很多的开源组织报名参加GSoC，我们的组织是Intel® Video and Audio for Linux，也已经参加多年。
- 我们的项目列表
我们今年也提供了多个项目以供选择，具体可以见网址https://01.org/linuxmedia/gsoc/gsoc-2020-ideas。
- FFmpeg DNN native conv2d layer optimization
这是我申请递交的项目，欢迎申请！已经有几位老外同学在咨询，发这个帖子，主要还是希望可以有更多的国内学生能够知道、了解并参与GSoC项目，具体参加哪个项目并不重要，重要的是大家通过参加GSoC项目的经历能够对个人和开源社区有所提高进步。
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: Medium
Skill Required: C, X86 ASM (AVX2, optional AVX512), DNN knowledge, git
Hardware requirement: Intel CPU with AVX2/AVX512
希望申请者了解FFmpeg，深入理解深度学习中的卷积层，熟练掌握C语言和汇编语言。实习结果的评判关键是代码！
本文首发于微信公众号：那遁去的一
