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在 “萬物互聯” 時代，人工智能成為新一輪產業革命的引擎。與此同時，智能逐漸成為新熱點，新賣點，以滿足客戶的新需求。人工智能推動了互聯網新形態的變化。

在這次 GTC 上來自 NVIDIA 和合作伙伴的技術專家將帶來互聯網領域人工智能軟件的新進展。

眾所周知，推薦系統在新時代的互聯網環境下已然出現在我們生活的各個角落，我們刷視頻、在網上買東西、使用社交軟件都離不開推薦系統的推薦。推薦系統也是目前互聯網的增長引擎。根據麥肯錫的報道，有超過 35% 的亞馬遜購買和超過 75% 的 Netflix 觀看，而這些其實都是基于推薦系統相關的算法而產生的。推薦系統的推薦質量可以直接影響公司收入，可能 0.1% 的推薦準確度都會影響可能上億的收入。

隨著短視頻 APP、視頻會議平臺以及 VR/AR 等技術的發展，視頻與圖像已逐漸成為全球互聯網流量的主要組成部分。我們平時接觸到的這些視頻圖像，也有很多是被 AI 和計算機視覺（CV）算法處理并增強過的。然而，隨著社交媒體和視頻分享服務的快速增長，作為 AI 圖像算法基礎的視頻圖像處理部分，也早已成為計算流程中不可忽視的成本和瓶頸，那么基于 GPU 的的圖像處理應運而生。

ChatGPT 的出現驚喜了很多人，大語言模型（LLM）的熱度也水漲船高。LLM 代表著 AI 領域的重大進步，并有望通過習得的知識改變該領域。在過去幾年中，LLM 的規模每年增加 10 倍，而且隨著這些模型的復雜程度和規模的增加，其性能也在不斷發展，但是如何開發和維護 LLM 其實并非易事。同時，如何快速高效部署 AI 應用，如何對企業的 AI 應用進行高效統一的管理，實現流程的自動化等都是擺在互聯網企業面前亟待解決的問題。

NVIDIA 借助自身在人工智能領域的經驗和積累，為了推動數據科學和 AI 的發展，開發和推出了一系列軟件和 SDK，助力企業從云端、數據中心到邊緣都能優化其基于 GPU 的系統。

在 3 月 20-23 日舉行的 GTC 2023 春季大會上，NVIDIA 攜手阿里巴巴、百度、快手、騰訊、Roblox、ControlExpert 等合作伙伴，集中展示了當下熱門應用的最新進展，涵蓋 NVIDIA Merlin、LLM、Triton 推理服務器、CV-CUDA、AI Enterprise 等多個領域應用。

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以下為 11 個演講的詳細介紹：

1. Merlin 應用框架

NVIDIA Merlin 是推薦系統的助推器，它為企業用戶提供了一個全鏈路的方案，能夠提高訓練和推理速度，幫助各種類型的企業更好地利用數據，構建由 NVIDIA GPU 加速的推薦系統。改進推薦將有助于提高點擊率、購買率和滿意度。

Merlin 相關演講推薦：

DeepRec：面向推薦場景的高性能深度學習框架

會議代碼：[S51544]

演講時間：3 月 23 日 3:00 PM

DeepRec 支持了淘寶搜索、猜你喜歡、定向、直通車等核心業務，支撐著千億特征、萬億樣本超大規模的搜索、推薦、廣告場景的模型訓練和推理。自 DeepRec 開源以來，已有數十家互聯網公司將 DeepRec 應用在他們的搜推廣場景的業務中，取得了顯著的業務效果提升和性能提升。

DeepRec 中提供的功能和性能優化主要分三個方面：1. 模型效果方面；2. 訓練和推理優化方面；3. 模型部署方面。本次演講中，主要介紹 GPU 場景下，DeepRec 中多級 Embedding 混合存儲功能，圖感知的內存/顯存分配器，SessionGroup 中多 CUDA Stream 支持，基于Merlin SOK 的 GPU 同步訓練，以及 Embedding 性能優化 Group Embedding。

您可以在 github 上體驗 DeepRec：

https://github.com/alibaba/DeepRec

演講嘉賓：

劉童璇，阿里巴巴高級技術專家

劉仕杰，NVIDIA GPU 計算專家團隊工程師

Merlin 的新發布：GPU 上輕松構建和部署任何規模的推薦系統

會議代碼：[S51335]

演講時間：3 月 23 日 2:00 AM

本演講將介紹 NVIDIA Merlin 的進展，這是 NVIDIA 用于構建和部署任何規模的推薦系統的開源框架。本次分享將通過使用 Merlin 在 NVIDIA 構建推薦系統的真實案例來說明 Merlin 的易用性，隨后深入探討 Merlin 加速推薦系統在 GPU 上性能的各種機制和底層庫，并且預覽了 Grace Hopper Superchip 架構給推薦系統帶來的進步。預約觀看本演講，了解如何在 GPU 上輕松構建和部署任何規模的推薦模型。

您可以在 github 上體驗 Merlin：

https://github.com/NVIDIA-Merlin/Merlin

演講嘉賓：

高文雯，NVIDIA 高級產品經理

Angel Martinez，NVIDIA 深度學習工程師

2. LLM

LLM 是一種深度學習算法，可以通過大規模數據集訓練來學習識別、總結、翻譯、預測和生成文本及其他內容。LLM 是 Transformer 模型最成功的應用之一。除了加速翻譯軟件、聊天機器人、AI 助手等自然語言處理應用之外，LLM 還在醫療、軟件開發等許多其他領域被使用。而近期 ChatGPT 的火爆，更是將 LLM 帶到了公眾視野。

LLM相關演講推薦：

飛槳深度學習平臺高效支持大模型生產及應用

會議代碼：[S52366]

演講時間：3 月 22 日即可在線觀看

源于百度業務對人工智能技術的廣泛應用，飛槳深度學習平臺結合應用持續創新，研發了業界領先的大規模分布式訓練技術。飛槳先后發布了 4D 混合并行訓練、端到端自適應分布式訓練、超大規模圖訓練引擎等核心技術，并基于這些技術支持文心大模型的訓練和部署。目前，文心大模型已經覆蓋基礎大模型、任務大模型、行業大模型的三級體系，飛槳+文心大模型賦能千行百業的智能化升級。

演講嘉賓：

馬艷軍，百度 AI 技術生態總經理

多模態超大模型在短視頻場景落地應用

會議代碼：[SE52361]

演講時間：3 月 22 日 3:00 PM

以 ChatGPT 為代表的大模型面世，帶來了 AI 大模型技術熱潮，研究表明，知識密集任務中越大的模型學習效率越高（相同訓練數據量下，模型越大任務效果越好），主流大模型的參數大都超過了千億 (100B) 規模，同時也給模型的高效訓練和推理部署帶來嚴峻挑戰?？焓謬@提高模型計算效率和可部署開展技術攻關，沉淀了一套通用的混合并行訓練、壓縮、推理整體解決方案，并聯合業務實現百億參數 Dense 模型和千億參數 MOE 大模型落地，取得顯著業務收益。

演講嘉賓：

張勝卓，快手算法引擎專家

韓青長，快手算法引擎工程師

李杰，快手算法引擎工程師

門春雷，快手算法引擎專家

3. Triton 推理服務器

NVIDIA Triton 推理服務器是 NVIDIA 推出的一款開源軟件，可簡化部署深度學習模型的過程。對于所有推理模式，都可以簡化模型在任一框架中以及任何 GPU 或 CPU 上的運行方式，從而在生產環境中使用 AI。Triton 可提供高吞吐量的數據中心推理，以實現 GPU 使用率的最大化，對行業產生巨大價值。

Triton 相關演講推薦：

云端 AI 推理加速：一種跨平臺和框架透明的方式

會議代碼：[S52332]

演講時間：3 月 22 日即可在線觀看

從產品推薦到自動駕駛汽車再到在線聊天機器人，AI 在我們的日常生活中變得越來越普及?？紤]到 AI 應用程序的廣泛應用，AI 推理很可能會在云端的不同硬件目標上運行。這種硬件異構性引發了軟件層面的挑戰，尤其是當開發人員經常發現自己使用獨立的軟件棧在不同的硬件目標上開發推理應用程序時?；诖?，騰訊計算加速套件 TACO Infer 旨在讓所有開發人員，無論其 AI 開發經驗如何，都可以使用他們選擇的模型、框架和硬件后端來加速深度學習推理。TACO Infer 提供了一個跨平臺的統一優化接口，對深度學習框架透明，如 TensorFlow 或 PyTorch。TACO Infer 的可擴展設計，還有助于在針對不同設備時，可集成第三方和社區開源軟件。

演講嘉賓：

葉帆，騰訊云異構計算專家級工程師、異構研發負責人

為元宇宙的發展大力普及機器學習推理

會議代碼：[S51948]

演講時間：3 月 22 日 2:00 AM

本場演講將帶您了解 Roblox ML 平臺推理服務。您將了解如何將 Triton 推理服務與 Kubelow 和Kserve 集成。本場演講將分享 Roblox 如何簡化最終用戶的部署，以便為 CPU 和 GPU 上的模型提供服務。最后，將重點介紹 Roblox 目前的幾個案例，如游戲推薦和其他計算機視覺（CV）模型。

演講嘉賓：

Denis Goupil，Roblox 首席機器學習工程師

4. CV-CUDA

CV-CUDA （Computer Vision – Compute Unified Device Architecture）高性能圖像處理加速庫，是一個開源項目，可在 AI 成像和 CV 流程中通過 GPU 加速構建高效的預處理和后處理步驟，可以更快、更高效地大規模處理圖像。CV-CUDA 前期由 NVIDIA 和字節跳動的機器學習團隊聯合開發。如果想試試更快、更好用的視覺預處理庫，可以試試這一開源工具（GitHub：https://github.com/CVCUDA/CV-CUDA 下載和試用）。

CV-CUDA 相關演講推薦：

使用 NVIDIA DeepStream 的自定義 GPU 驅動插件推進 AI 應用

會議代碼：[S51612]

演講時間：3 月 21 日 2:00 AM

使用創新（且易于訪問）的工具，如用于圖像處理的 NVIDIA DeepStream SDK 和 CV-CUDA，釋放計算機視覺的力量。有了這些強大的工具，開發人員可以快速創建高度精確的定制實時AI解決方案。本場演講將展示近期宣布的 CV-CUDA（可供早期訪問），這是一個開源項目，能夠使用 GPU 處理構建高效的云規模 AI 成像和 CV 應用程序。本場演講將逐步演示如何使用 CV-CUDA 為 DeepStream 構建自定義插件，從而加速構建端到端視覺 AI 管道。

演講嘉賓：

Alvin Clark，NVIDIA 資深解決方案架構師

克服基于 AI 的成像和計算機視覺管道中的前處理和后處理瓶頸

會議代碼：[S51182]

演講時間：3 月 23 日 9:00 PM

本演講將介紹如何訪問并部署計算機視覺 kernels，以加速整個基于云的管道的構建。

演講嘉賓：

Rodolfo Lima，NVIDIA CV-CUDA 資深工程師

5. NVIDIA AI Enterprise

NVIDIA AI Enterprise 是一套全面的云原生 AI 和數據分析軟件套件，為使企業能夠在熟悉的基礎設施上使用 AI ，而做了專門的優化。這套軟件可以部署在任何地方，包括從企業數據中心到公有云，并且為保證 AI 項目在各地的正常運行，對全球企業均可提供支持。近期，NVIDIA 還推出了 AI Enterprise 3.0 新版本，擴大了對 NVIDIA NGC 軟件目錄中 50 多個 NVIDIA AI 軟件框架和預訓練模型的支持，大幅推動并簡化全球范圍內眾多機構的 AI 部署工作。

NVIDIA AI Enterprise 相關演講推薦：

如何構建一個集成混合和多云數據中心的人工智能平臺

會議代碼：[S51395]

演講時間：3 月 22 日 5:00 AM

AI 應用和機器學習應用已成為主流，幾乎是每家公司競爭戰略的核心。企業面臨的一個最嚴峻的挑戰，是分布在云和本地數據中心上一個個孤立的基礎設施。人工智能要求它們的環境作為一個公共平臺來管理，而不是計算孤島。企業 AI 工作負載需要靈活性，以便跨混合云進行移植，無論是在公共云中開發，還是在數據中心的 prem 上部署，或是多個云的組合。了解統一的 NVIDIA AI 平臺如何鏈接混合和多云環境，從而幫助企業用戶節省成本，并加快 AI 應用程序的上市時間。

演講嘉賓：

Charu Chaubai，NVIDIA 產品市場經理

Christi DeCuir，NVIDIA 云產品 GTM 總監

AI 實用指南：從試點走向生產

會議代碼：[S51391]

演講時間：3 月 23 日 11:00 PM

我們正在進入 AI 應用的新階段。企業正在從 AI 的試點和實驗轉向全面生產和規?；?，以推動成本節約和新的收入模式。如果要充分發揮這些任務關鍵型 AI 應用的潛力，并推動有意義的業務價值，這需要一種全新的思路，以確保這些 AI 應用的可靠性、安全性和可擴展性。NVIDIA AI Enterprise 能夠幫助企業用戶無縫過渡到生產人工智能。預約觀看本演講，了解最佳實踐、經驗教訓與常見錯誤。

演講嘉賓：

Anne Hecht，NVIDIA 企業市場產品資深產品總監

David Nixon，Carilion Clinic 技術服務組系統工程師

Andreas Witte，ControlExpert 董事總經理

在端到端人工智能世界中實現組織可持續性和成功最大化的三種策略

會議代碼：[S51933]

演講時間：3 月 22 日 3:00 AM

AI 是我們這個時代最強大的技術力量，但采用 AI 可能會給任何致力于可持續發展并關注氣候變化、能源效率和減少浪費的領導者帶來困擾。幸運的是，我們有可能制定一條路線，在最大限度地減少（甚至減少）能源和材料使用、提高生產力、加深對決策和運營的理解和控制的同時，實現使用 AI 的最大效益。本場演講將描述 AI 的三種可持續性策略。了解技術選擇如何影響能源和材料的使用，如何在追求 AI 的過程中提高生產力和靈活性，其中技術杠桿可以加快上市時間，同時降低成本和工作量，以及 AI 支持的建模和模擬如何增強決策和運營，從而助力您的組織能夠在履行可持續性承諾的同時茁壯成長。

演講嘉賓：

Steve Oberlin，NVIDIA 加速計算 CTO

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