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探索显卡、游戏解决方案、AI 技术等

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借助 GPU 上的 NVIDIA AI Workbench 简化 AI 开发

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借助 NVIDIA GPU Cloud 解决方案加速 AI 和 HPC 工作负载

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专为艺术家和设计师打造的创意工具和 AI 赋能的应用

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AI 赋能的音频和视频增强

概览

借助 AI 和机器学习提高业务的智能和效率

代理式 AI

构建用于推理、规划和行动的 AI 智能体

AI 数据

为适用于 AI 的新型企业基础架构提供支持

对话式 AI

借助实时语音 AI 实现自然、个性化的交互

网络安全

AI 驱动的解决方案,可增强网络安全和 AI 基础设施

数据科学

在大型数据集上进行迭代,更频繁地部署模型,并降低总成本

生成式 AI

即时运行和部署生成式 AI

推理

借助 AI 赋能的应用和服务实现突破性性能

概览

借助 NVIDIA 为 AI、HPC 和现代工作负载提供支持

面向企业的 AI 数据平台

将企业存储带入代理式 AI 时代

加速计算

加速计算使用专用硬件来提升 IT 性能

云计算

按需提供 IT 资源和服务,实现可扩展性和智能见解

托管

加速 AI 在整个组织中的扩展

MLOps

借助 MLOps 加速 AI

网络

高速以太网互连解决方案和服务

可持续计算

借助 AI 和加速计算节省能源并降低成本

可视化

NVIDIA 虚拟 GPU 软件提供强大的 GPU 性能

概览

简化元宇宙应用的构建、运营和连接

计算机辅助工程

使用 AI 加速的实时数字孪生开发实时交互式设计

数字孪生开发

利用基于物理性质的大规模 OpenUSD 仿真的强大功能

渲染

将先进的渲染技术引入专业工作流程

机器人仿真

创新解决方案,助您应对机器人开发、边缘和视觉 AI 挑战

科学可视化

使研究人员能够以交互式速度可视化其大型数据集

汽车仿真

AI 定义的汽车正在改变移动出行的未来

扩展现实

通过在虚拟环境中进行沉浸式、可扩展的交互,转变工作流

概览

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HPC 和 AI

借助 GPU 加速的 HPC 和 AI 提高准确性

科学可视化

使研究人员能够以交互式速度可视化大型数据集

仿真和建模

加速仿真工作负载

量子计算

借助 QPU 快速推进科学创新

概览

用于应对机器人、边缘端和视觉 AI 挑战的创新解决方案

机器人

GPU 加速的 AI 感知、仿真和软件进展

边缘 AI

将 NVIDIA AI 的强大功能带到边缘,提供实时决策解决方案

视觉 AI

借助视觉 AI 将数据转化为有价值的见解

概览

AI 增强型汽车正在改变移动出行的未来

基础设施

安全智能汽车开发所需的数据中心工具

仿真

探索用于安全智能汽车开发的高保真传感器仿真

车载计算

开发辅助驾驶功能和沉浸式车内体验

安全

从云端到车端的先进智能汽车安全系统

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    直播回放

    Recommender System Summit 2022 推荐系统峰会

    2022 年 7 月 29 日 14:00―16:30

    注册并观看

    演讲简介

    在本次峰会中,您将能听取来自 NVIDIA、阿里巴巴、腾讯、美团技术专家关于他们如何构建和部署有效的现代推荐系统的学习和最佳实践。

    NVIDIA Merlin GPU 推荐系统介绍

    Merlin 是 NVIDIA 在 GPU 上端到端推荐系统框架,从前处理,训练到推理都提供了优化和加速方案。本次介绍会着重关注以下几个问题:

    1. 高性能:如何跨平台实现到高达 12 倍的训练加速

    2. 经济适用:如何物尽其用,结合业务模型特点和硬件成本,实现高效率训练和部署 TB 级大模型

    3. 灵活易用:如何短短几行代码实验各种模型

    DeepRec:搜推广场景下的 GPU 训练与预测

    DeepRec(PAI-TF) 是阿里巴巴集团统一的大规模稀疏模型训练/预测引擎,DeepRec 在分布式、图优化、算子、Runtime 等方面对稀疏模型进行了深度性能优化,同时提供了稀疏场景下特有的 Embedding 相关功能。介绍 DeepRec 中 GPU 优化相关的工作,包括:

    1. GPU Runtime 优化

    2. EmbeddingVariable 多级混合存储

    3. 分布式优化 - HB & SOK with EmbeddingVariable

    美团本地生活场景大规模推荐系统的 GPU 实践

    在美团推荐系统训练场景,随着模型越来越复杂,CPU 上优化的边际效应越来越低。美团基于内部深度定制的 TensorFlow、NVIDIA HugeCTR,研发了 Booster GPU 训练架构。整体设计充分考虑算法、架构、新硬件的特性,并从数据、计算、通信等多个角度深度优化,对比之前 CPU 的任务,性价比提升到 2~4 倍。从功能和完备性上支持 TensorFlow 的各类训练接口(train/evaluate/predict 等),支持 CPU 和 GPU 模型相互导入。易用性上TensorFlow CPU 任务只需要一行代码就可完成 GPU 架构迁移。

    腾讯 PCG 大规模机器学习框架 - 无量的 GPU 训练加速

    随着人们对信息流推荐的要求越来越高。更多特征被应用到更复杂的机器学习模型上。特征越多,参数量越大,能够更好地描述样本空间,即能为用户提供更优质的推荐内容。因此,利用进行 GPU 加速训练和推理预测成为目前“搜广推”方向的机器学习框架研究的一个热门方向。本次分享将围绕腾讯 PCG 大规模机器学习框架-无量在 GPU 训练加速方面的落地与实践经验,探讨 GPU 等异构加速技术落地的高性价比方案。

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    演讲者

    • speaker.name

      高文雯

      NVIDIA 高级产品经理

      NVIDIA Merlin 高级产品经理, 在此之前曾在亚马逊以及多家科技公司担任产品经理。本科毕业于加拿大多伦多大学计算机系,并在美国麻省理工斯隆商学院获得 MBA 学位。

    • speaker.name

      王泽寰

      NVIDIA 高级开发经理

      王泽寰是 GPU 推荐系统框架 Merlin HugeCTR / Rnn 推理加速框架 RnnEngine 的主要作者和开发经理,也是 NVIDIA 亚太 GPU 计算专家研发团队经理。他毕业于北京邮电大学,自 2012 年加入 NVIDIA 一直从事 GPU 加速解决方案相关工作。

    • speaker.name

      刘童璇

      阿里云智能计算平台事业部 PAI 高级技术专家

      阿里巴巴计算平台事业部机器学习平台PAI高级技术专家,长期从事机器学习平台/深度学习框架的研发工作,负责大规模稀疏模型的训练和预测,长期支持阿里搜索、推荐、广告等核心业务,DeepRec 负责人(稀疏模型训练/预测引擎)。

    • speaker.name

      让家恒

      美团 机器学习引擎技术专家

      2017 年硕士毕业后加入美团,先后从事于大规模集群调度系统开发、深度学习训练引擎开发,在大规模稀疏场景 CPU、GPU 端训练性能优化有多次实践、落地经验。

    • speaker.name

      陈卓

      美团 机器学习引擎技术专家

      主要在美团数据平台部门做机器学习系统方面的工作,涉及深度学习模型的计算图优化、算子优化、推理加速和框架开发。 演讲内容简介:主要分享美团数据平台部门支对于 CTR 场景的深度学习模型 GPU 推理方面的一些实践。

    • speaker.name

      骆兆楷

      腾讯 PCG 机器学习引擎技术专家

      骆兆楷,机器学习引擎技术专家。2016 年加入 NVIDIA,参与早期 TensorRT 开发。2018 年加入阿里巴巴达摩院,参与构建无人驾驶系统的异构计算平台。2020 年加入腾讯 PCG,主导 PCG 机器学习框架的训练与推理的构建。多年来致力于异构加速技术的研究和实践。

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