tokenpockettokenpocket官方下载|gtc比赛什么意思
作者： tokenpockettokenpocket官方下载
2024-03-11 00:44:43
GTC 来啦！| 关于 GTC 你不得不知道的几件事！ - 知乎
GTC 来啦！| 关于 GTC 你不得不知道的几件事！ - 知乎切换模式写文章登录/注册GTC 来啦！| 关于 GTC 你不得不知道的几件事！丽台科技已认证账号所有中国的 GPU 开发者、达人和爱好者们，属于你们的年度最大规模、最重头的盛会终于来了！ NVIDIA 期待与您和众多创业公司、风险投资和企业高管，共探人工智能、虚拟现实和其他热门行业的创新机遇！说起 GTC，让我们一起看看你不得不知道的几件事！问：什么是 GTC？GTC 中国站何时举办？答：NVIDIA GTC (GPU 技术大会) 是一系列全球盛会，广纳当今 AI 与图形计算领域最热门话题的相关培训和见解，并为您创造与顶级专家交流的机会。今年，GTC 中国大会将首次以线上大会的形式与您相见，只需免费注册，即可畅享更精华的内容和崭新参会体验。GTC 中国线上大会（或称 GTC 中国站）将于 2020 年 12 月举办，12 月 6 日- 14 日提供 NVIDIA 深度学习学院（DLI）全天培训，12 月 15 日 - 19 日提供在线会议、线上展览、线上 AI 专家问答、特别活动等内容。注册用户可在大会结束后两个月内任意浏览大会内容。这将是国内开发者、研究人员和行业伙伴们不可错过的年度盛会。问：本次 GTC 中国线上大会与 GTC 2020 秋季站有何区别？10 月举办的 GTC 2020 秋季站面向全球开发者，跨越时区连续进行五天，主要语言为英文，参会者需付费购票。12 月举办的 GTC 中国线上大会为免费注册，面向中国观众提供更多本地热点话题，主要语言为中文。问：大会包含哪些会议内容？将在何时公布？GTC 中国线上大会的内容目录将于 11 月上线，新内容会陆续加入目录，并按其中所示的时间发布，主要集中于 12 月 15-19 日期间。除了一些定时播出的技术演讲，还有更多点播演讲、线上展览及研究海报等丰富内容可供您在方便的时间随意浏览。问：如果无法按时参加技术分论坛中的会议，我能否访问视频以及演讲材料？是的。每一场技术演讲都会在直播结束后的 48 小时内保存为视频回放及 PDF 下载。您可以在大会结束后的两个月内浏览这些资源。问：GTC 期间需要使用什么软件观看并且参与互动呢？参与 GTC 仅仅需要您的设备（如桌面电脑、笔记本、平板电脑或手机）接入互联网。但是，我们建议您更新浏览器到最近版本。一旦您注册参与某些特殊环节，我们会提醒您所需的额外系统设置，但是您整个活动期间所有需要的软件，都是免费的而且是无缝的。问：往届 GTC 线下大会上的纪念品和礼品，今年还有吗？GTC 中国线上大会为参会者准备了丰厚的奖品，通过积分兑换和幸运抽奖即可在线参与。尽早注册大会，参与更多环节，都将使您距离奖品更近。具体规则将于 12 月初公布。问：本次 GTC 大会的 DLI 都有哪些课程？日期DLI课程名称12 月 6 日 周日 9:00-17:00深度学习基础 —— 理论与实践入门12 月 7 日 周一 9:00-17:00深度学习 —— 自动驾驶汽车的感知系统12 月 8 日 周二 9:00-17:00深度学习基础 —— 用多 GPU 训练神经网络12 月 9 日 周三 9:00-17:00加速计算基础 —— CUDA C/C++12 月 10 日 周四 9:00-17:00加速计算基础 —— CUDA Python12 月 11 日 周五 9:00-17:00深度学习基础 —— 构建基于 Transformer 的自然语言处理应用12 月 12 日 周六 9:00-17:00深度学习 —— 工业检测12 月 13 日 周日 9:00-17:00深度学习基础 —— 理论与实践入门12 月 14 日 周一 9:00-17:00深度学习 —— 自动驾驶汽车的感知系统发布于 2020-11-19 17:48NVIDIA（英伟达）图形处理器（GPU）开发者赞同 3添加评论分享喜欢收藏申请
AI 开发者盛会 | GTC 2024 | NVIDIA
AI 开发者盛会 | GTC 2024 | NVIDIA
培训 3 月 17 — 21 日 | 会议 3 月 18 — 21 日 | 主题演讲 3 月 18 日 | 美国加州圣何塞及 & 线上
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卓越的头脑突破性发现
相聚 2024 GTC AI 大会
免费注册线上大会
重临现场或在线体验 GTC
与由业界大咖、开发人员、研究人员和商业策略专家组成的梦之队交流，共同塑造 AI 和加速计算的未来。 从备受期待的 NVIDIA CEO 黄仁勋的主题演讲到 900 多场鼓舞人心的会议、超过 200 家的展商、20 多场技术讲座，以及大量独特的交流活动， GTC 为不同技术水平和兴趣领域的参会者提供了丰富的内容。 无论是线下亲临现场还是在线参会，您都将享受到一场令人难以置信的盛会。 免费注册线上大会。
黄仁勋 | 创始人兼 CEO | NVIDIA
见证 AI 的变革时刻
GTC 主题演讲 | 3 月 19 日 星期二 | 4:00 — 6:00 (北京时间)
观看黄仁勋在美国加州圣何塞 SAP 中心的主题演讲，听他分享塑造未来的 AI 突破。
*现场参会需提前注册 GTC 线下大会
加入日程
中文内容精选推荐
China AI Day —— LLM 最佳实践和应用会议
NVIDIA 携手国内领先的云和互联网， 分享 NVIDIA 最新架构、软硬件协同优化的 LLM 全栈解决方案，从架构、训练、推理、量化，助力 LLM 性能极致优化...
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AI 驱动汽车科技创新发展会议
NVIDIA 从数据中心到车端的全栈解决方案，加速中国汽车行业自动驾驶与智能座舱 LLM 技术发展。NVIDIA 的技术专家将向大家分享过去一年为汽车生态合作伙伴快速发展做出的努力和成果...
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面向无限可扩展的高性能 AI 网络会议
数据中心已成为新的计算单元，网络定义现代数据架构的趋势已经明朗，网络决定了数据中心的总性能和扩展性，这需要全新的网络规范...
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AI 创业的“繁花”时代 —— GTC 创业企业特别会议
此会议特辑包含 3 场针对中国创业企业的特别讲演：AI 创业企业在中国的发展与助力 、创业企业在生成式 AI 方向的实践与分享、2024 年中国市场与创业企业的新机遇...
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企业级 AI 软件会议
此会议特辑内容包括加速数据中心和 AI 的软件及解决方案，适用于大模型训练，推理，对话式 AI，生成式 AI，AI 系统的管理，部署等技术方向，希望能够助力您和您企业的 AI 应用开发...
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OpenUSD Day 精选会议
了解如何使用 OpenUSD (通用场景描述) 构建 AI 驱动的 3D 工作流和工业数字化工具。由来自 NVIDIA、Adobe、Bentley Systems、Cesium、Pegatron、三星电子、西门子等企业的商业和技术领袖带来分享...
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NVIDIA Research 精选会议
通过以下 AI 研究与思想领袖精选会议， 向 AI 领域的智者学习，探索整个行业的突破性研究...
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China AI Day
DriveDevDay TA
Accelerating Automotive Workflows With Large Language Models
Intellectual Property Challenges in the Age of Generative AI
The Magic of Innovation: A Conversation With Disney Studios' CTOs
Regulating AI: Global Perspectives
Robotics in the Age of Generative AI
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见证这些具有突破性意义的圆桌讨论
3 月 20 日（星期三） | 5:00 AM - 5:50 AM (北京时间)
推动企业转型：CIO 关于如何充分利用生成式 AI 潜力的宝贵见解
出席备受瞩目的小组讨论，倾听首席信息官介绍他们如何在自己的组织中使用生成式 AI。您将了解他们如何制定 AI 和转型计划，学习基本技能，并在数据治理、安全性、真实性和危害性方面为生成式 AI 部署设置“护栏”。
参加会议
3 月 21 日（星期四） | 11:00 PM - 11:50 PM (北京时间)
AI 驱动的药物研发：揭开生物复杂性的奥秘
这场小组讨论将带您探索生物学与人工智能的交叉融合，分析 AI（从图形机器学习到大语言模型）在药物研发领域发挥的变革性作用。
参加会议
3 月 20 日（星期三） | 5:00 AM - 5:50 AM (北京时间)
推动创新：生成式 AI 和工业数字化在汽车行业中的应用
与捷豹路虎、Waabi 和 Wayve 等知名车企的高层领导面对面，听他们讨论在其组织中引入生成式 AI 和工业数字化技术的经历。
参加会议
3 月 20 日（星期三） | 2:00 AM - 2:50 AM (北京时间)
生成式 AI 在现代医学中的作用
这场小组讨论将探讨为何生成式 AI 技术不仅仅是一种工具，更是重新定义医疗健康服务、发现新药物，以及改善患者治疗效果的关键推动力。
参加会议
Aechelon
Aechelon
3 月 19 日（星期二） | 1:00 AM - 1:50 AM (北京时间)
AI 监管：全球视角
世界各地的政府正在着手研究如何监管 AI 的开发、部署和使用。这场小组讨论将探索政府正在考虑采用的不同政策和监管方法，以及企业应如何解读这种快速变化的监管形势。
参加会议
3 月 20 日（星期三） | 7:00 AM - 7:50 AM (北京时间)
借助 OpenUSD 和生成式 AI，推动全球各大行业实现数字化
各行各业都有机会利用 3D 互联网加速实现自动化和数字化。在这场小组讨论中，一些主要的企业领袖和业界大咖将分享其工业元宇宙项目的最新进展，包括他们已实现的里程碑、接下来的开发重点，以及他们当前遇到的阻碍。
参加会议
3 月 19 日（星期二） | 5:00 PM - 5:50 PM (北京时间)
检索增强生成技术 (RAG)：设计系统、数据和定制概述
这场小组讨论将探索如何利用 NVIDIA 技术来发挥 RAG 系统的潜力。这些系统将信息检索与生成模型相结合，从大型语料库中引用相关文档段落，然后将其用作生成详细答案的上下文。
参加会议
3 月 22 日（星期五） | 12:00 AM - 12:50 AM (北京时间)
我想知道的 AI 秘密
在这场备受瞩目的小组讨论中，经验丰富的专业人士、教育工作者和学术研究人员将齐聚一堂，深入探讨生成式 AI 在影响现代教育实践方面发挥的变革性作用。除了分享宝贵的见解和经验之外，这些专家还将讨论多种实际用例，重点介绍在各种教育情景中使用 ChatGPT 等高级 AI 工具的好处。
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Check Out Highlights From GTC 2023
聆听全球思想领袖的重要观点
Joelle Pineau
AI 研究副总裁
Meta
Brad Lightcap
首席运营官
OpenAI
Vincent Vanhoucke
杰出科学家兼机器人技术高级总监
Google DeepMind
李飞飞
斯坦福大学以人为本人工智能 (HAI) 研究院计算机科学红杉讲席教授兼 Denning Family 联席董事
斯坦福大学
Igor Babuschkin
联合创始人
xAI
Arthur Mensch
首席执行官
Mistral AI
Priscilla Chan
联合创始人兼联席 CEO
Chan Zuckerberg Initiative
Sébastien Bubeck
副总裁
Microsoft GenAI
查看更多演讲嘉宾
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想在 AI、加速数据科学或加速计算方面培养关键技能？ 通过 NVIDIA 深度学习培训中心 (DLI) 获取讲师指导式实战培训，并获得证明该主题领域能力的证书。
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Want to develop key skills in AI, accelerated data science, or accelerated computing? Get hands-on instructor-led training from the NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) and earn a certificate demonstrating subject matter competency.
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随着新创新成果的不断诞生，像您一样的开发者每天都在改变世界。NVIDIA 开发者计划可为您提供各种所需内容，助您加速毕生事业的发展。
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在 GTC 加速初创公司发展
NVIDIA 的 GTC 为您的初创公司提供交流机会、培训、专家小组以及来自世界领先的 AI 初创公司的演示，这些初创公司正在通过 GPU 加速的应用程序颠覆关键市场。 所有出席的初创公司都是 NVIDIA Inception 的成员，NVIDIA Inception 是 AI、数据科学、游戏、高性能计算和突破行业壁垒的领先加速平台。
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参会者对 GTC 的评价
听到为更多的激动人心的 AI/ML 创新的加速开发铺平了道路，真的很令人惊叹！
— GTC 参会者
GTC 已经成为一个平台，来推广他们为 AI 世界所打造的硬件，现在， GTC 也成为一个值得庆祝的时刻，来彰显 NVIDIA 此时此刻在 AI 领域的领导地位。
— Devindra Hardawar, Engadget (美国)
GTC 对新技术的开发提供了深刻的见解。 为不远的将来会发生什么提供了更广泛的理解，并为采用新技术做好了准备。
— GTC 参会者
[NVIDIA] 在 GTC 2023 开发者大会上全力推进 AI 技术，推出新的服务和硬件，为一系列 AI 产品提供动力，以充分利用围绕生成式 AI 的热潮。
— Dan Howley, 雅虎财经 (美国)
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请与我们一同成就未来。2024 年 3 月 18 — 21 日，期待与您在美国加州圣何塞会议中心再次相聚。
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一图点亮 GTC 2024 线上大会之旅！ - 知乎
一图点亮 GTC 2024 线上大会之旅！ - 知乎切换模式写文章登录/注册一图点亮 GTC 2024 线上大会之旅！NVIDIA英伟达中国已认证账号GTC 2024 将于 3 月 18 至 21 日举行您可选择亲临现场参会或线上参加从备受期待的 NVIDIA CEO 黄仁勋的主题演讲到 600 多场鼓舞人心的会议、超过 200 家的展商，以及大量独特的交流活动，GTC 为不同技术水平和兴趣领域的参会者提供了丰富的内容。这是一次独特的大会，汇聚了开发者、研究人员、企业领袖、IT 决策者、创作者、和 NVIDIA 合作伙伴生态系统。GTC 参会者的共同目标是了解 AI 和加速计算的可能性。无论是线下亲临现场还是在线参会您都将享受到一场令人难以置信的盛会想要线上大会免费注册攻略？只需轻轻下滑，即可获取完整注册流程！点击链接查看更多关于 GTC 2024 的信息。请与我们一同成就未来。2024 年 3 月 18 — 21 日，期待与您再次相聚！点击链接即可注册：编辑于 2023-12-07 17:22・IP 属地北京NVIDIA（英伟达）GTCAI赞同 8添加评论分享喜欢收藏申请
卓越的头脑，突破性发现 —— 相聚 2024 GTC 大会 - 知乎
卓越的头脑，突破性发现 —— 相聚 2024 GTC 大会 - 知乎切换模式写文章登录/注册卓越的头脑，突破性发现 —— 相聚 2024 GTC 大会NVIDIA英伟达中国已认证账号GTC 2024 将于 3 月 18 至 21 日在加州圣何塞会议中心举行重临现场体验 GTC与由业界大咖、开发人员、研究人员和商业策略专家组成的梦之队交流，共同塑造 AI 和加速计算的未来。从备受期待的 NVIDIA CEO 黄仁勋的主题演讲到 600 多场鼓舞人心的会议、超过 200 家的展商，以及大量独特的交流活动，GTC 为不同技术水平和兴趣领域的参会者提供了丰富的内容。无论是线下亲临现场还是在线参会，您都将享受到一场令人难以置信的盛会。聆听全球思想领袖的重要观点GTC 实战培训报名参加全天实战培训，让自己沉浸在体验下一代开发技术和工具中。通过经验丰富的讲师和助教的指导，运用云端完全配置的 GPU 实验室，超越理论本身，获取真正的开发能力。成功完成培训和测试后，还将获得 NVIDIA 培训证书。《构建基于扩散模型的生成式 AI 应用》新课首发 | 实时授课答疑GPU 实验环境 | NVIDIA 培训证书上课日期北京时间 2024 年 3 月 21 日（星期四）09:30 — 17:30上课地点线上课程介绍生成式 AI 在创造性内容生成、数据增强、仿真规划、异常检测、药物研发和个性化推荐等诸多方面已展现出非凡成就。本课程重点学习通过去噪扩散模型，实现从文本到图像的转换。GTC 特惠价单人：人民币 1099 元（包含发票）团购：一次性购买 3 张或更多，人民币 766 元 / 人（包含发票）【此培训日常价格 3500 元 / 人】问题咨询报名咨询，微信联系 DLI 小助手，微信号 NVIDIALearn 席位有限，先购先得：https://www.nvidia.cn/gtc-global/training/注册及票价2024 年 2 月 7 日前购买线下门票立享早鸟价，欢迎立即锁定坐席！查看票价信息以及各种门票类型包含的内容。查看更多关于门票的问题：https://www.nvidia.cn/gtc-global/pricing/GTC 大会常见问题解答Q1：GTC 大会是什么？NVIDIA GTC 是 AI 与元宇宙时代的开发者大会。开发者、研究人员、创作者、IT 决策者、企业领袖和学生汇聚于此，了解如何利用 AI、加速计算、数据科学等技术力量塑造当今世界。Q2：GTC 2024 是线上大会还是线下大会？GTC 2024 将采用线下 + 线上方式举办，参会者可以选择亲临现场或在线参会。Q3：GTC 大会适合哪些人参加？GTC 为不同技术水平和兴趣领域的参会者提供了大量讲座与培训。这是一次独特的大会，汇聚了开发者、研究人员、企业领袖、IT 决策者、创作者、和 NVIDIA 合作伙伴生态系统。GTC 参会者的共同目标是了解 AI 和加速计算的可能性。您可选择亲临现场参会或线上参加。Q4：如何根据具体时间查找会议并制定个人日程？会议日程目录将于 2024 年 1 月公布，届时您可将会议添加到您的个人日程中。Q5：是否需要注册才能参加大会？是的，无论您是亲临现场还是线上参会均需提前注册。查看更多问题：https://www.nvidia.cn/gtc-global/faq/点击链接注册 GTC : GTC 2024：最具价值的 AI 盛会发布于 2023-11-08 09:35・IP 属地北京NVIDIA（英伟达）赞同 3添加评论分享喜欢收藏申请
GTC 来啦！| 关于 GTC 你不得不知道的几件事！ - 知乎
GTC 来啦！| 关于 GTC 你不得不知道的几件事！ - 知乎切换模式写文章登录/注册GTC 来啦！| 关于 GTC 你不得不知道的几件事！丽台科技已认证账号所有中国的 GPU 开发者、达人和爱好者们，属于你们的年度最大规模、最重头的盛会终于来了！ NVIDIA 期待与您和众多创业公司、风险投资和企业高管，共探人工智能、虚拟现实和其他热门行业的创新机遇！说起 GTC，让我们一起看看你不得不知道的几件事！问：什么是 GTC？GTC 中国站何时举办？答：NVIDIA GTC (GPU 技术大会) 是一系列全球盛会，广纳当今 AI 与图形计算领域最热门话题的相关培训和见解，并为您创造与顶级专家交流的机会。今年，GTC 中国大会将首次以线上大会的形式与您相见，只需免费注册，即可畅享更精华的内容和崭新参会体验。GTC 中国线上大会（或称 GTC 中国站）将于 2020 年 12 月举办，12 月 6 日- 14 日提供 NVIDIA 深度学习学院（DLI）全天培训，12 月 15 日 - 19 日提供在线会议、线上展览、线上 AI 专家问答、特别活动等内容。注册用户可在大会结束后两个月内任意浏览大会内容。这将是国内开发者、研究人员和行业伙伴们不可错过的年度盛会。问：本次 GTC 中国线上大会与 GTC 2020 秋季站有何区别？10 月举办的 GTC 2020 秋季站面向全球开发者，跨越时区连续进行五天，主要语言为英文，参会者需付费购票。12 月举办的 GTC 中国线上大会为免费注册，面向中国观众提供更多本地热点话题，主要语言为中文。问：大会包含哪些会议内容？将在何时公布？GTC 中国线上大会的内容目录将于 11 月上线，新内容会陆续加入目录，并按其中所示的时间发布，主要集中于 12 月 15-19 日期间。除了一些定时播出的技术演讲，还有更多点播演讲、线上展览及研究海报等丰富内容可供您在方便的时间随意浏览。问：如果无法按时参加技术分论坛中的会议，我能否访问视频以及演讲材料？是的。每一场技术演讲都会在直播结束后的 48 小时内保存为视频回放及 PDF 下载。您可以在大会结束后的两个月内浏览这些资源。问：GTC 期间需要使用什么软件观看并且参与互动呢？参与 GTC 仅仅需要您的设备（如桌面电脑、笔记本、平板电脑或手机）接入互联网。但是，我们建议您更新浏览器到最近版本。一旦您注册参与某些特殊环节，我们会提醒您所需的额外系统设置，但是您整个活动期间所有需要的软件，都是免费的而且是无缝的。问：往届 GTC 线下大会上的纪念品和礼品，今年还有吗？GTC 中国线上大会为参会者准备了丰厚的奖品，通过积分兑换和幸运抽奖即可在线参与。尽早注册大会，参与更多环节，都将使您距离奖品更近。具体规则将于 12 月初公布。问：本次 GTC 大会的 DLI 都有哪些课程？日期DLI课程名称12 月 6 日 周日 9:00-17:00深度学习基础 —— 理论与实践入门12 月 7 日 周一 9:00-17:00深度学习 —— 自动驾驶汽车的感知系统12 月 8 日 周二 9:00-17:00深度学习基础 —— 用多 GPU 训练神经网络12 月 9 日 周三 9:00-17:00加速计算基础 —— CUDA C/C++12 月 10 日 周四 9:00-17:00加速计算基础 —— CUDA Python12 月 11 日 周五 9:00-17:00深度学习基础 —— 构建基于 Transformer 的自然语言处理应用12 月 12 日 周六 9:00-17:00深度学习 —— 工业检测12 月 13 日 周日 9:00-17:00深度学习基础 —— 理论与实践入门12 月 14 日 周一 9:00-17:00深度学习 —— 自动驾驶汽车的感知系统发布于 2020-11-19 17:48NVIDIA（英伟达）图形处理器（GPU）开发者赞同 3添加评论分享喜欢收藏申请
如何评价英伟达 2023 GTC主题演讲大会？ - 知乎
如何评价英伟达 2023 GTC主题演讲大会？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册人工智能科技NVIDIA（英伟达）显卡ChatGPT如何评价英伟达 2023 GTC主题演讲大会？英伟达GTC 2023主题演讲大会如期而至，黄仁勋表示AI将成为人类至关重要的生产工具，一场属于AI领域的科技大爆炸即将来临。显示全部 关注者9被浏览8,377关注问题写回答邀请回答好问题添加评论分享5 个回答默认排序丽台科技已认证账号 关注今年的主题和热点毫无疑问还是人工智能AI，尤其ChatGPT等AIGC领域的发展，整个主题演讲基本围绕这展开，有很多新发布以及合作生态的新进展。黄仁勋称 “我们正处于 AI 的 iPhone 时刻 ”。发布用于数据中心的 Grace Hopper 和 Grace，推进大语言模型等全新推理工作负载。发布DGX Cloud，通过与微软 Azure、Google Cloud 和 Oracle Cloud Infrastructure 合作，“从浏览器上” 即可实现将 NVIDIA DGX AI 超级计算机 “带给每家公司”。为了加速企业使用生成式 AI 的工作，黄仁勋发布了 NVIDIA AI Foundations 云服务系列，为需要构建、完善和运行自定义大型语言模型及生成式 AI 的客户提供服务，他们通常使用专有数据进行训练并完成特定领域的任务。发布了用于 AI 视频、图像生成、大型语言模型部署和推荐器推理的推理平台。这些平台将 NVIDIA 的全套推理软件与最新的 NVIDIA Ada、Hopper 和 Grace Hopper 处理器相结合，包括同时在 GTC23 Keynote 上推出的 NVIDIA L4 Tensor Core GPU。Omniverse 平台的更新，包括 NVIDIA Omniverse Cloud 云服务平台以及宝马虚拟工厂的建设计划等。其他诸如 SDK 等更新。ChatGPT 等引领 AI 行业变革，NVIDIA 也在不断赋能 AIGC 的发展，从硬件到软件层面，从AI训练推理到元宇宙、智能驾驶等领域，向着人工智能更深层次迈进。发布于 2023-04-20 15:14赞同添加评论分享收藏喜欢收起划水的月半别问，问就在划水 关注就在昨天晚上的GTC 2023上，黄仁勋在接近1小时20分的演讲内容中接连放出大招，包括RTX 40系台式与笔记本工作站，以及针对时下流行的GPT-3、GPT-4优化的超大显存GPU。演讲全过程无尿点密集发布，非常具有NVIDIA风格，现在就让我们化繁为简，挑出一些值得关注的产品。Ada Lovelace进驻工作站先说与个人关系比较大的工作站。NVIDIA正式宣布旗下的专业工作站级GPU RTX 5000到RTX 2000的Laptop GPU，同时还针对工作站发布了小尺寸优化的RTX 4000 Ada Generation系列GPU，也就是RTX 4000 SFF。其中由于GeForce RTX开始承担一部分内容创作功能，Quadro阵营声量减弱，取而代之的是RTX配合数字类的命名规则，让我们先看参数表。从规格上看，RTX 5000 Ada Generation定位类似于消费笔记本端的GeForce RTX 4090 Laptop GPU，使用了几乎完整的AD103规格，并支持DLSS 3、光线追踪技术以及最新的视频编码硬件，并且得益于台积电4N定制工艺，效率相比上一代提升明显。不仅如此，RTX 5000还提供比消费级GPU更好的视频编解码支持，比如NVIDIA Proviz可以访问的第二个NVDEC引擎，再比如增强对ECC的支持。从整体上来看，RTX 5000还拥有16GB GDDR6显存，18Gbps，最大功耗TGP为175W，与消费级笔记本一样，NVIDIA也允许OEM根据笔记本定位对GPU功耗进行调整。次旗舰的RTX 4000 Ada Generation从规格上基本可以判断是AD104级别，对应GeForce RTX 4080 Laptop GPU，拥有7424个CUDA Core和12GB GDDR6，同时也拥有2个NVENC和2个NVDEC编解码器以及对ECC支持，TGP同样为175W。RTX 3500 Ada Generation同样为AD104，显存12GB GDDR6，CUDA Core进一步删减到5120个。并且保留2个NVENC和1个NVDEC，TGP 140W。然后RTX 3000 Ada Generation，与GeForce RTX 4070持平，包含4680个CUDA Core和8GB GDDR6 16Gbps，但仍然提供对ECC的支持，只不过视频编解码只剩下1个NVENC和1个NVDEC，TGP 140W。最入门的RTX 2000 Ada Generation则相当月GeForce RTX 4060，拥有3072个CUDA Core和8GB GDDR6 16Gbps显存。TGP 140W，可以预见将提供给轻薄型笔记本使用。小型工作站GPU：RTX 4000 SFF Ada GenerationSFF全称是Small Form Factor，即针对空间有要求的小型化工作站设计，主要是用来取代之前Ampere架构的RTX A2000系列。具体参照如下：RTX 4000 SFF基于AD 104设计，但GPU频率大幅降低，以匹配半高双槽外形，但仍然拥有6144个CUDA Core和大约1.56GHz的GPU频率，这样设计的好处只需要PCIe的70W供电就能给予GPU性能完全发挥。同样，这也是一张完整支持NVIDIA Proviz的GPU，并配备了20GB GDDR6 16Gbps显存，支持ECC。同时这块GPU还提供4个miniDP接口，版本为1.4a，2个NVENC和2个NVDEC均可使用。目前从去到的消息来看，RTX 4000 SFF Ada Generation的定价需要1,250美元，妥妥的不便宜。高达94GB显存的H100 NVL接下来说说专门针对大型语言模型设计的H100 NVL，也就是诸如chatGPT和它的竞争小伙伴们会用上的GPU。H100 NVL基于H100 PCIe升级而来，仅针对大型语言模型LLM优化，以解决算力密度的问题。事实上H100 NVL以2个GPU为一组，每个GPU搭配96GB HBM3显存，但考量到损耗，实际每个GPU为 94GB，即总体容量为188GB HBM3。嗯，还是非常壮观。H100 NVL首次将原本H100上的6个HBM对战完全开启，相当于为其提供了额外的显存和带宽，当然代价就是成本特别高昂，但没有关系，诸如微软这样需要抢占AI高地的头部企业而言，都是不差钱的主。虽然不是每个GPU的96GB都能用完，但性能提升还是相当明显的。显卡总内存带宽提升到了7.8TB/s。2个GPU之间由3个NVLink 4捆绑在一起，在物理结构上H100 NVL和H100 PCIe几乎相同，甚至每个GPU的功耗也为350W到400W之间，当然很大程度上也受限于PCIe AIC的板卡设计对350W功耗散热限制，H100 SXM由于设计更合理，可以轻松功耗表现则可以强劲得多。但有意思的是，当初与H100 PCIe同时发布的H100 SXM没有在此次升级计划中，原因是基于PCIe的H100能够与现有服务器更快的兼容，帮助客户更快的实现部署。现在LLM布局可以用争分夺秒来形容。发布于 2023-03-24 10:08赞同 31 条评论分享收藏喜欢
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在 GTC 2024 大会上分享您的最新突破
演讲、海报和培训实验室内容征集现已结束。
GTC 2024 将于 3 月 18 至 21 日在美国加州圣何塞会议中心举行。这次现场会议将汇聚数千名创新者、研究人员、创造者、思想领袖和决策者，分享想法、讨论创新策略，并探讨加速计算和 AI 如何改变我们的工作和生活方式。
GTC 评估指标和截止日期
GTC 2024 内容征集现已结束。如果您有兴趣在未来的 GTC 上展示您的工作，请填写我们的演讲者意向表，我们将在下一届 GTC 内容征集时通知您。
演讲
海报
培训实验室
评估指标
我们会根据提交作品将为 GTC 大会社区带来的价值进行选择。提交作品的评估指标如下：
技术细节、所提供的性能结果以及可学习的见解
展示 NVIDIA 技术的创新应用并吸引大量受众的商业用例
演示与加速计算的相关性和及时性
演讲者的资格和主题专业知识
提交的作品必须提供实际或预期结果/成果，并且展示重要的创新或改进
演讲者需在美国加州圣何塞会议中心进行现场演讲
学术界和行业的研究海报必须展示使用 NVIDIA 技术取得的工作成果
提交的作品必须提供实际或预期结果/成果，并且必须展示使用 GPU 计算实现的重要创新或改进
演讲者需在当地时间 3 月 18 日星期一 17:00 举行的啤酒和海报招待会上进行现场演讲
提交的作品应提供 100 分钟使用 GPU、DPU 或 NVIDIA 软件技术的实战学习体验。有关流程的简要概述，请参阅平台指南。 重点领域包括但不限于：
大型语言模型（LLM）
生成式 AI
Omniverse – 开发者和用户感兴趣的 USD 或其他应用领域
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图形神经网络
ACE
Isaac Sim
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提交的内容不应是产品演示或演讲
技术细节、所提供的性能结果以及可学习的见解
演示与 GPU 或 DPU 计算或者软件加速的相关性和及时性
提交截止
北京时间 2023 年 9 月 9 日星期六 8:00
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最终通知
2023 年 12 月 14 日星期四
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如果您的内容重点在于介绍您公司提供的服务、技术或新产品，请通过 gtc-sales@nvidia.com 联系我们，以获取有关赞助演讲机会的信息。
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2020–2023: online
FoundedOctober 2, 2009 (2009-10-02)Most recentMarch 20, 2023; 11 months ago (2023-03-20)Attendance75,358 (est.)Organized byNvidiaWebsitewww.nvidia.com/gtc/
Nvidia GTC (GPU Technology Conference) is a global artificial intelligence (AI) conference for developers that brings together developers, engineers, researchers, inventors, and IT professionals.[1] Topics focus on AI, computer graphics, data science, machine learning and autonomous machines. Each conference begins with a keynote from Nvidia CEO and Founder Jensen Huang, followed by a variety of sessions and talks with experts from around the world.
It originated in 2009 in San Jose, California, with an initial focus on the potential for solving computing challenges through GPUs.[2] In recent years, the conference focus has shifted to various applications of artificial intelligence and deep learning, including: self-driving cars, healthcare, high performance computing, professional visualization, and Nvidia Deep Learning Institute (DLI) training.[3]
History[edit]
GTC 2018 attracted over 8,400 attendees. Due to the COVID pandemic of 2020, GTC 2020 was converted to a digital event and drew roughly 59,000 registrants. The 2021 GTC keynote, which was streamed on YouTube on April 12, included a portion that was made with CGI using the Nvidia Omniverse real-time rendering platform. Due to the photorealism of the event, including a model of CEO Jensen Huang, news outlets reported not being able to discern that a portion of the keynote was CGI until later revealed in a blog post on August 11.[4]
Event Almanac
Year
Dates
Location
Notable speakers
Announcements
2009
Sep 30–Oct 2
San Jose, CA
Jensen Huang; Richard Kerris; Jon Peddie; Hanspeter Pfister, Harvard University
Fermi microarchitecture;[5][6] Maybe first keynote ever in 3D; double precision n body simulation demo
2010
Sep 20–23
San Jose Convention Center, San Jose, CA
Jensen Huang; Sebastian Thrun, robotics at Stanford and engineer at Google; Klaus Schulten, computational biologist, Univ. of Illinois, Urbana-Champaign
DX11 Tessellation; Iray on 3DSMax; CUDA x86; Matlab CUDA Accelerated Parallel Computing Toolbox; CUDA roadmap revealed through Maxwell; Quadro graphics cards for video gaming [7]
2011
Dec 14–15
China[8]
Jensen Huang
CUDA[9][10]
2012
May 14–17
San Jose
Jensen Huang; Iain Couzins (Human Brains and Crowd Behavior), and Part Time Scientists Robert Boehme and Wes Faler (Space)
Kepler microarchitecture;[11] GeForce Grid (GeForce Now)[12]
2013
Mar 18–21
San Jose
Jensen Huang; Erez Lieberman Aiden (genomics pioneer), Ralph V. Gilles (President and CEO of SRT Brand at Chrysler)
Face Works for facial animation[13]
2014
Mar 25
San Jose
Jensen Huang; Dirk Van Gelder; Danny Nahmias, Adam Gazzaley; Oculus CEO Brandon (announced Facebook was acquiring)
NVLink;[14] Pascal microarchitecture;[15] Tegra mobile;[16] Audi drives itself onto stage
2015
Mar 17–20
San Jose
Jensen Huang; Elon Musk; Jeff Dean; Andrew Ng; Andrej Karpathy (director of AI/Computer Vision at Tesla)
Nvidia Drive; Titan X;[17] Voice recognition[18]
2016
Apr 4–8; Sep 28–29
San Jose; Amsterdam
Jensen Huang
Pascal microarchitecture new version;[19] DGX-1; Nvidia Drive PX2; iRay; DGX-2
2017
May 8–11
San Jose; Europe; Israel; Japan
Jensen Huang
Volta Supercomputer;[20] ISAAC Robot Simulator[21]
2018
Mar 26–29
San Jose; Europe; Israel; Japan
Jensen Huang
Clara for healthcare and biomedical research;[22] ARM partnership announce for IoT;[23] RAPIDS Demo[24]
2019
Mar 17–21
San Jose; Europe; Israel; Japan
Jensen Huang
GauGAN for animation;[25] Orin auto AI processor;[26] Self-driving car partnership with Toyota;[27] CUDA-X AI acceleration libraries adopted by PayPal, SAS, Walmart and Microsoft[28]
2020
Oct 5–9
Digital[29]
Jensen Huang
AI Supercomputer for Biomedical Research;[30] Ampere GPUs for visual computing;[31] A100;[32] Artificial Intelligence for Edge and Cloud;[33] ISAAC Demo [34]
2021
Apr 12–16
Digital
Jensen Huang; Geoffrey Hinton; Yann LeCun; Yoshua Bengio[35]
Grace;[36][37] BMW Virtual Factory;[38] Omniverse Enterprise;[39] SDK for quantum simulations;[40] DGX SuperPOD;[41] Nvidia BlueField 3 DPU[42]
2022
Mar 21–24
Digital
Jensen Huang; Andrew Ng, Dale Durran, Doruk Sonmez
Hopper Architecture,[43] H100 GPU,[44] Jetson AGX Orin[45]
2022
Sep 19-22
Digital
Jensen Huang; others speakers to be announced
TBA
2023
Mar 20-23
Digital
Jensen Huang;
Valerie Taylor, Director, Mathematics and Computer Science Division, Argonne Distinguished Fellow, Argonne National Laboratory;
Demis Hassabis, Founder and CEO, DeepMind;
Ilya Sutskever, Co-founder and Chief Scientist, OpenAI;
Anima Anandkumar, Senior Director of ML Research, Nvidia;
Scott Belsky, Chief Strategy Officer and EVP, Design and Emerging Products, Adobe;
Kathy Smith, Artist and Professor School of Cinematic Arts, University of Southern California;
Soumith Chintala, Researcher, Meta; Kathryn Guarini, Chief Information Officer, IBM Corporation;
Paul Debevec, Chief Research Officer, Netflix Eyeline Studios;
Tonya Custis, Director of AI Research, Autodesk;
Toru Saito, Deputy Chief of Subaru Lab, Subaru Corporation;
Thomas Schulthess, Director, ETH Zurich/The Swiss National Supercomputing Center (CSCS);
Bill Vass, Vice President of Engineering, Amazon Web Services (AWS);
Chike Aguh, Chief Innovation Officer, US Department of Labor;
Tanya Simms, Director for Cyber Policy & Programs, Office of the National Cyber Director, Executive Office of the President;
Sergey Levine, Associate Professor, University of California, Berkeley;
TBA
2024
Mar 18-21
Jensen Huang
Blackwell Architecture
2021 notable speakers by industry sector[edit]
Research[edit]
Geoffrey Hinton
Yann LeCun
Jürgen Schmidhuber
Daphne Koller
Yoshua Bengio, Full Professor, University of Montreal
Rommie Amaro, Director, National Biomedical Computation Resource, University of California, San Diego
Founder and Scientific Director, Mila - Quebec Artificial Intelligence Institute
Peter Boyle, chair, Computational Quantum Field Theory, University of Edinburgh
Soumith Chintala, Research Engineer, Facebook AI
Francois Chollet, Software Engineer, Google
Lillian Chong, Associate Professor, University of Pittsburgh
Joseph Glover, Provost and SVP for Academic Affairs, University of Florida
Ken Goldberg, Professor, University of California, Berkeley
Sepp Hochreiter, Head of the Institute for Machine Learning, Kepler U. Linz
Hatem Ltaief, Principal Research Scientist, Kaust
Sriram Raghavan, VP IBM Research AI, IBM
Raquel Urtasun, Professor, Department of Computer Science, University of Toronto
Architecture, engineering, construction and design[edit]
Amy Bunszel, EVP AEC Design Solutions, Autodesk
Lori Hufford, VP, Applications Integration, Bentley Systems
Automotive[edit]
Topics around autonomous vehicles: techniques for developing safer, more efficient transportation, advancements in autonomous driving, end-to-end vehicle simulation, robotaxis, and trucking.[46]
Jesse Levinson, co-founder and CTO, Zoox
Hildegard Wortmann, Member of the Board of Management, Audi AG
Finance[edit]
Sessions concern impacts of technology advances in financial technology (Fintech). Presentations focus on how companies, consumers, and money interact across industries and how AI allows Fintech interactions to be personalized with recommendation engines, how self-service uses conversational AI, how transactions are secured with fraud-detection models.[47]
Jie Chen, managing director in Corporate Model Risk, Wells Fargo
Gerald Hanweck, VP, Software Eng, CBOE Global Markets
Richard Huddleston, executive director, Morgan Stanley
Ashok Srivastava, SVP and Chief Data Officer, Intuit
Healthcare[edit]
Sessions concern impacts of technology advances in healthcare.
Ross Mitchell, AI Officer, Moffitt Cancer Center
David Mobley, Professor, Pharm Sciences and Chemistry, University of California, Irvine
David Ruau, Head of Global Data & Decision Science, Bayer
Edward Suh, Mg Dir Research Information Services, St. Jude Children's Research Hospital
Media, entertainment and gaming[edit]
Vicki Dobbs Beck, Executive In Charge, ILMxLAB
Rob Legato, VFX Supervisor, Titanic, The Jungle Book, The Lion King
Kim Libreri, CTO, Epic Games
Perry Nightingale, SVP and Head of Creative, WPP
Abhay Parasnis, CTO and Chief Product Officer, Document Cloud, Adobe
Retail[edit]
Rob Armstrong, Director of Data Science, Tesco
John Bowman, Director of Data Science, Walmart
Telecommunications[edit]
Sessions address subject matters concerning telecommunications and 5G: 5G network acceleration and security, AI-on-5G applications, and 6G research.[48]
Ganesh Harinath, VP and CTO, 5G MEC, Verizon Media
Pardeep Kohli, President and CEO, Mavenir
Shailesh Shukla, VP/GM Networking, Google Cloud
Alex Sinclair, CTO, GSMA
2022 notable speakers and sessions[edit]
Jensen Huang, Founder and CEO, Nvidia: GTC 2022 Keynote
Andrew Ng, Founder and CEO, DeepLearning.AI, Landing AI: The Data-centric AI Movement
Lina Halper, Principal Animation Engineer, Nvidia: Deep Dive: One Click Animation Retargeting in Omniverse
Douwe Kiela, Head of Research, Hugging Face: BigScience: Building a Large Hadron Collider for AI and NLP
Prof. Dr. Bjorn Stevens, Director of the Department The Atmosphere in the Earth System, Max Planck Institute for Meteorology: Digital Twins for Understanding and Adapting to Climate Change
Doruk Sonmez, Intelligent Video Analytics Engineer, OpenZeka: End-to-end Edge Solutions: Navigating Pre-qualified Hardware, Software, and Sensors for your NVIDIA Jetson Deployment
Conference topics[edit]
Accelerated computing and developer tools[edit]
Algorithms / Numerical Techniques; Libraries / Runtimes; Performance Optimization; Profilers / Debuggers / Code Analysis; Programming Languages / Compilers
Computer vision[edit]
Research; Intelligent Video Analytics; Image Processing
Cybersecurity and Fraud detection[edit]
Data science[edit]
Data center[edit]
Data Center / Cloud - Business Strategy; Data Center / Cloud Infrastructure - Technical; Data Center CPUs; Networking; Virtualization
Deep learning[edit]
Frameworks; Inference; Training
Internet of things (IoT), 5G, edge computing[edit]
Signal & Sensor Processing
Graphics[edit]
AI Applications, Art; Animation / VFX / Virtual Production; Production Rendering and Ray Tracing; Real-Time Rendering and Ray Tracing
High performance computing (HPC)[edit]
Astronomy / Astrophysics; Climate / Weather / Ocean Modeling; Computational Chemistry and Materials Science; Computational Fluid Dynamics; Computational Physics; Quantum Computing; Supercomputing; Scientific Visualization
Conversational AI and natural language processing[edit]
Recommenders and personalization[edit]
Autonomous machines[edit]
Robotics; Robotics Research; Reinforcement Learning
3D design collaboration and simulation[edit]
Video streaming and conferencing[edit]
XR (virtual and augmented reality)[edit]
References[edit]
^ "GTC 2021: #1 AI Conference".
^ "NVIDIA Company History: Innovations over the Years".
^ "GTC 2021 Conference Workshops & Training".
^ "Jensen's Kitchen was a lie: Nvidia reveals GTC 2021 keynote nearly 100% fake". 12 August 2021.
^ "Nvidia's 'Fermi' GPU architecture revealed". 30 September 2009.
^ "Jen-Hsun Shows off NVIDIA GT300 'Fermi' Architecture".
^ "Nvidia Unveils New Models of Quadro Graphics Cards". 4 October 2010.
^ "World's Top Computational Scientists Coming to Beijing in December 2011 for NVIDIA GPU Technology Conference". 30 August 2011.
^ "NVIDIA Releases CUDA 4.1: CUDA Goes LLVM and Open Source (Kind Of)".
^ "NVIDIA Opens up CUDA Compiler". 13 December 2011.
^ "Celebrating the GPU: Seven Take-Aways from Nvidia's GTC 2012". 21 May 2012.
^ "Nvidia announces GeForce Grid: Cloud gaming direct from a GPU, with games by Gaikai". 15 May 2012.
^ "Goodbye Uncanny Valley: NVIDIA's 'Face Works' Brings Shocking Realism to Facial Animation". Forbes.
^ Archived at Ghostarchive and the Wayback Machine: GPU Technology Conference 2014: Opening, NVLink (part 1) GTC. YouTube.
^ "NVIDIA's next-generation GPU is called Pascal, and it's smaller, faster and more efficient".
^ "Nvidia updates GeForce graphics, Tegra mobile roadmaps". ZDNet.
^ Archived at Ghostarchive and the Wayback Machine: Opening Keynote at GTC 2015: Leaps in Visual Computing. YouTube.
^ "NVIDIA GTC: The Race to Perfect Voice Recognition Using GPUs". Forbes.
^ "NVIDIA Unleashes Monster Pascal GPU Card at GTC16". 6 April 2016.
^ "Nvidia's monstrous Volta GPU appears, packed with 21 billion transistors and 5,120 cores".
^ "GTC 2017 Keynote".
^ "Nvidia Clara: World's fastest AI Inferences via GPU-based Architecture". 18 September 2018.
^ "NVIDIA Partners with Arm to Bring Artificial Intelligence to Billions of Internet of Things Devices". April 2018.
^ "GTC Europe 2018 Keynote - Part 1".
^ "Stroke of Genius: NVIDIA Researchers Debut GauGAN at GTC 2019".
^ "Nvidia Announces New Orin Auto AI Processor". Forbes.
^ "NVIDIA Expands Driverless Vehicle Partnership with Toyota". 26 March 2019.
^ "At GTC: Nvidia Expands Scope of Its AI and Datacenter Ecosystem". 20 March 2019.
^ "NVIDIA's GPU Technology Conference goes online in October".
^ "Nvidia Opens GTC with Plans for AI Supercomputer for Biomedical Research". 5 October 2020.
^ "Nvidia intros new Ampere GPUs for visual computing". ZDNet.
^ "Nvidia's 5 Biggest GTC 2020 Announcements: From A100 to SmartNICs". 14 May 2020.
^ "Nvidia Asserts Itself as the AI Leader from the Edge to the Cloud". Forbes.
^ "GPU Technology Conference 2019 Keynote".
^ "Nvidia GPU Technology Conference Brings Out the AI All Stars". Forbes.
^ "Nvidia unveils Grace ARM-based CPU for giant-scale AI and HPC apps". 12 April 2021.
^ "Nvidia flexes some enterprise muscle at GTC 2021 conference". 20 April 2021.
^ Knight, Will. "BMW's Virtual Factory Uses AI to Hone the Assembly Line". Wired.
^ "Everything announced at Nvidia's GTC 2021: A data center CPU, SDK for quantum simulations and more". ZDNet.
^ "Everything announced at Nvidia's GTC 2021: A data center CPU, SDK for quantum simulations and more". ZDNet.
^ "Nvidia dips its toes into IaaS with subscriptions for DGX SuperPOD AI supercomputers".
^ "Nvidia unveils BlueField 3 DPU. It's much faster". 12 April 2021.
^ "NVIDIA CEO Jensen Huang Keynote at GTC 2022". NVIDIA. Retrieved 2022-04-30.
^ "NVIDIA CEO Jensen Huang Keynote at GTC 2022". NVIDIA. Retrieved 2022-04-30.
^ "NVIDIA CEO Jensen Huang Keynote at GTC 2022". NVIDIA. Retrieved 2022-04-30.
^ "Self-Driving Cars & Vehicles Conference Sessions at GTC21".
^ "Fintech Conference Sessions at GTC21".
^ "Telcommunications Conference Sessions at GTC21".
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GTC23 | China AI Day 定档 3 月 22 日，11 位嘉宾阵容全公布！ - 知乎
GTC23 | China AI Day 定档 3 月 22 日，11 位嘉宾阵容全公布！ - 知乎切换模式写文章登录/注册GTC23 | China AI Day 定档 3 月 22 日，11 位嘉宾阵容全公布！NVIDIA英伟达中国已认证账号面向全球 AI 开发者的 GTC 2023 将于 3 月 20 – 23 日在线上举办，这场被 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋描述为 “迄今为止最重要的一次 GTC”，将带来 650 多场演讲、专家座谈会和特别活动，几乎涵盖了计算领域的所有热门内容，预计将有超过 25 万人报名参加。本届 GTC 设有专门为中国 AI 从业者举办的特别活动 — China AI Day。活动将于 3 月 22 日下午 1 点开始，邀您一同探讨互联网、数字孪生、元宇宙领域的前沿的 AI 应用。来自阿里巴巴、百度、快手、腾讯、网易、字节跳动等领先 AI 智能计算企业的专家，将与 NVIDIA GPU 计算专家团队带来 11 个精彩演讲，内容涵盖互联网搜索、推荐、广告业务、数字孪生、短视频，和元宇宙这些热门应用场景。推荐业内关注数据、算法、架构和运维的工程师、开发人员以及 AI 从业者预约观看！3 月 22 日 1:00 PM锁定 China AI Day扫描海报二维码，免费注册参会。点击 “Add to Schedule”，将心仪的演讲添加至您的日程。以下为 11 个演讲的详细介绍：加速计算助力云上业务场景会议代码：[SE52359]演讲时间：3 月 22 日 1:00 PM - 1:30 PM演讲嘉宾：李曦鹏NVIDIA 开发与技术部门亚太区总经理主要内容:加速计算是未来必经之路，极致化性能，并提高能效。NVIDIA AI 平台涵盖了从基础设施、调度、加速库以及加速框架、部署工具和最上层的应用框架。NVIDIA 也提供了从数据预处理、大规模训练、推理优化到大规模部署的端对端软件。加速计算需要应用导向来进行整个环节的优化，是软硬件协同，需要业务、算法、工程师和加速工程师密切合作。本演讲将以推荐系统的演变为例，来阐述加速计算的旅程。加速计算也正是 China AI day 的主旨所在。非常欢迎并诚挚感谢 China AI Day 的演讲者，分享在数字孪生、元宇宙、短视频、以及搜索、广告、推荐等领域，借助 NVIDIA GPU 和全栈 AI 解决方案，最新鲜的优化加速的精彩成果。李星澜：一个基于实时智能交互系统打造的 “真实” 数字生命会议代码：[SE51461]演讲时间：3 月 22 日 1:30 PM -2:00 PM演讲嘉宾：四道朝夕光年江南工作室 AI 技术负责人主要内容:智能 NPC 和数字人已经在娱乐行业和社交媒体平台被广泛应用，包括人工智能驱动的主持人、评论员和网红等。但开发具有高视觉保真度的逼真智能 AI 通常需要大量时间，而且成本很高，很难扩大规模。朝夕光年江南工作室提出了一个 GPU 驱动的系统，包括文本到语音模块、音频到全身动画模块、视频分析模块、渲染模块和聊天机器人模块，基于这些模块可以构建一个逼真的实时交互数字人。在 NVIDIA Omniverse 的支持下，可以实时高效地渲染李星澜，而且其中的动画模块将根据后端聊天机器人的输出自动驱动角色模型的运动。动画模块和后台聊天机器人都是基于自定义开发的深度神经网络。使用 NVIDIA Omniverse ACE，能够在两天内完全训练 audio2motion 和 text2speech 模型，并在 5 天内训练超大参数的 Chatbot 神经网络模型，使用了超过 10tb 的训练数据。本演讲将介绍如何利用 NVIDIA Omniverse 和 NVIDIA GPU，以及如何借助计算机图形学和人工智能功能来构建 Lydia 数字人项目。飞桨深度学习平台高效支持大规模生产及应用会议代码：[S52366]演讲时间：3 月 22 日即可在线观看 自选点播演讲嘉宾：马艳军百度 AI 技术生态总经理主要内容:源于百度业务对人工智能技术的广泛应用，飞桨深度学习平台结合应用持续创新，研发了业界领先的大规模分布式训练技术。飞桨先后发布了 4D 混合并行训练、端到端自适应分布式训练、超大规模图训练引擎等核心技术，并基于这些技术支持文心大模型的训练和部署。目前，文心大模型已经覆盖基础大模型、任务大模型、行业大模型的三级体系，飞桨+文心大模型赋能千行百业的智能化升级。本演讲将分享飞桨深度学习平台如何高效支持大规模生产及应用。机器学习模型中访存密集型计算 STITCH 融合优化技术会议代码：[SE51289]演讲时间：3 月 22 日 2:00 PM – 2:30 PM演讲嘉宾：郑桢阿里巴巴高级技术专家主要内容:近年来，访存密集型计算日益成为影响机器学习模型性能的重要因素。由于机器学习模型计算图日趋复杂，传统的机器学习编译器面对复杂的数据依赖关系时很难执行高效的计算融合优化。同时，动态张量形状（dynamic tensor shape）的模型优化需求开始兴起，缺失的张量形状使得访存密集型计算子图的性能优化变得更加困难。 本演讲将讲述阿里巴巴针对机器学习任务中访存密集型计算性能优化的关键技术：STITCH 融合技术。该技术支持将任意类型及任何数量的机器学习访存密集型算子进行融合，最终将大粒度的访存密集型计算子图转化为单个的 GPU 核函数，以减少片外访存、框架调度及 GPU 核函数调用开销。GPU 加速大规模向量索引构建会议代码：[SE51475]演讲时间：3 月 22 日 2:30 PM – 3:00 PM演讲嘉宾：李晨腾讯高级工程师主要内容:大规模向量检索引擎在腾讯诸多业务中有所应用，在百亿级召回场景中提供低延迟、高召回率的在线服务。但随着索引规模的增加，向量索引的构建已经成为日常索引的更新瓶颈。离线向量 IVF 索引构建，在引入 GPU 优化之前，索引构建工作依托 Hadoop 平台进行，引入 NVIDIA GPU 改造后索引构建成本降低 60%。索引构建的优化工作主要由两部分组成：1. IVF KMeans 聚类；2. 百亿向量在海量聚类中心上的 FIT 过程。本次演讲将介绍如何基于 GPU 构建大规模向量索引及其优化过程。多模态超大模型在短视频场景落地应用会议代码：[SE52361]演讲时间：3 月 22 日 3:00 PM – 3:30 PM演讲嘉宾：张胜卓，快手算法引擎专家韩青长，快手算法引擎工程师李杰，快手算法引擎工程师门春雷，快手算法引擎专家主要内容:以 ChatGPT 为代表的大模型面世，带来了 AI 大模型技术热潮，研究表明，知识密集任务中越大的模型学习效率越高（相同训练数据量下，模型越大任务效果越好），主流大模型的参数大都超过了千亿 (100B) 规模，同时也给模型的高效训练和推理部署带来严峻挑战。快手围绕提高模型计算效率和可部署开展技术攻关，沉淀了一套通用的混合并行训练、压缩、推理整体解决方案，并联合业务实现百亿参数 Dense 模型和千亿参数 MOE 大模型落地，取得显著业务收益。本演讲将分享多模态超大模型在短视频场景的落地应用。PGLBox：百度基于 GPU 的超大规模图模型训练框架会议代码：[SE51302]演讲时间：3 月 22 日 3:30 PM – 4:00 PM演讲嘉宾：焦学武百度主任架构师、百度 MEG 商业模型中台技术负责人主要内容:PGLBox 是百度研发的基于 GPU 的大规模图模型训练框架，支持数百亿节点和边的图模型全 GPU 训练，已在百度广泛部署。相比业界主流的分布式 CPU 解决方案，PGLBox 具有以下几大优势：1. 超高性能：业界首个分布式 GPU 图学习训练框架，相比分布式 CPU 方案，训练速度提升 27 倍；2. 超大规模：业界首个多级存储图引擎，单机可支持数百亿节点数百亿边的超大图规模；3. 算法丰富：预置丰富的图表示学习算法，支持跨场景异构图建模和复杂图属性建模；4. 灵活易用：用户仅需简单配置，即可一键启动大规模图表示学习训练任务；5. 落地广泛：百度内部多业务体系广泛落地，为业务带来了显著业务收益。视频场景中的音频理解推理加速解决方案会议代码：[SE51166]演讲时间：3 月 22 日 4:00 PM – 4:30 PM演讲嘉宾：陈炳州字节跳动音频理解视频方向引擎负责人主要内容:音频理解是指通过语音识别、事件检测、语种识别、声纹识别等技术从音频数据中解析出多维度信息。在视频场景上，比较经典的落地技术，比如视频字幕生成、视频字幕打轴等等。这些技术应用极大地提高了人效，也带来生活的便利。伴随短视频和音频类应用的兴起，用户请求量、音频数据正呈几何级别增长，这些都为大规模数据处理，以及高并发低延迟的推理带来诸多挑战。比如机器有限的情况下如何处理更多的音频，多语种的场景中单卡处理单语种模型存在利用率较低的问题。本演讲将基于 NVIDIA 提供的推理 GPU（T4, A10, A30），介绍音频理解如何做推理加速，以及如何广泛应用于抖音等大流量场景。CUTLASS 极致性能优化探索及在阿里巴巴推荐系统中的应用会议代码：[SE51305]演讲时间：3 月 22 日 4:30 PM – 5:00 PM演讲嘉宾：董纪莹阿里巴巴高级工程师主要内容:在大规模推荐系统中，点击率（Click-Through Rate, CTR）和 转化率（ConVersion Rate, CVR）预测任务的深度神经网络模型通过由 Embedding 层，Attention 层和 MLP 层组成。然而，在 TensorFlow 上执行时，Attention 层和 MLP 层中数量众多的算子和大量耗时的计算成为了性能瓶颈。通过 NVIDIA 开源的高性能矩阵乘（general matrix multiplication, GEMM）应用框架 CUTLASS，能够实现将与 GEMM 相连的算子融合进 GEMM，并且将级联的 GEMM 进一步融合成一个算子。通过这种方式，在理想情况下，可以将整个Attention 模块融合成一个算子。在计算 MLP 时，将纵向相连的 GEMM 融合成 back-to-back GEMM，然后继续将横向相连的 GEMM 融合成 Batch GEMM，从而实现性能提升。这些优化已经在阿里巴巴预测引擎平台上线，很好地提升了预测性能，更好地发挥了硬件算力。NVIDIA CUDA 技术助力网易瑶台神经隐式曲面建模 20 倍加速会议代码：[SE52360]演讲时间：3 月 22 日 5:00 PM – 5:30 PM演讲嘉宾：李林橙网易伏羲视觉计算负责人主要内容:网易瑶台提供大型的沉浸式会展服务。在与客户的沟通中，我们了解到，客户期望将线下物体生成 3D 模型，导入瑶台，从而降低定制化制作的成本。2020 年以来神经渲染 3D 建模技术快速发展，重建精度有了显著的提升，但耗时却限制了实际的应用。网易瑶台充分利用了 NVIDIA 的 tiny-cuda-nn 与 CUDA 渲染技术，对神经隐式曲面建模进行了 20 多倍加速，实现了高效、高质量的 3D mesh 重建。本演讲将分享项目过程中的实践经验与心得。在 GPU 上使用 Video Codec SDK，CV-CUDA 和 TensorRT 加速现代云上视频应用会议代码：[SE51229]演讲时间：3 月 22 日 5:30 PM – 6:00 PM演讲嘉宾：王倬遥NVIDIA 开发与技术部工程师主要内容:人工智能技术广泛应用于云和 on-prem 数据中心的短视频和直播应用当中，覆盖了超分辨率、直播视频特效、旧视频修复、自动像素化、视频内容理解等。然而，当部署这些应用程序时，传统视频处理管线混合了 CPU 和 GPU 负载，其性能将受到以下因素的限制：1) h2d 和 d2h 内存拷贝；2) CPU 上的前处理和后处理；3) CPU 上的视频编解码；4) 未充分优化的 AI 推理框架。针对以上限制， NVIDIA 提供了丰富的视频处理相关的 SDK。如何在实践中高效地在云上使用这些工具是搭建基于人工智能的新式视频处理管线的关键。本演讲将介绍如何使用这些 SDK 来解决应用中的低效部分，并构建一个全 GPU 的视频处理管线。如何预约和注册想要预约以上精彩内容？扫描海报二维码 ，打开 China AI Day 专题页面，按照会议代码或标题，找到对应演讲。通过点击 “Add to Schedule” 或 “星星” ，将该演讲内容添加至您的日程，大会开始后登录即可在线观看。进入 GTC 2023 特别活动：China AI Day 专题页面按照 会议代码 或者 演讲标题，找到感兴趣的内容。点击 “Add to Schedule”，添加至您的日程。如无 “Add to Schedule” 按钮，说明该演讲为点播，从 3 月 22 日开始即可在线观看。点击右上方的 星星，将该演讲添加至您的日程。如点击 “Add to Schedule” 或 星星 时，出现如下界面。如果您已注册，请点击 “Login” 登录，激活账户，继续操作；如果您尚未注册，请点击 “Create Account”，详情参看 GTC23 注册教程。请在 3 月 26 日前完成在线注册，免费观看以及回看 GTC 2023 春季大会超过 650 场精彩内容！发布于 2023-03-08 20:50・IP 属地北京NVIDIA（英伟达）GTC23赞同 1添加评论分享喜欢收藏申请