python热力图

【GTC 2024】CUDA: 新功能及其他欧洲、中东和非洲地区问答 会议要点

- Stephen Jones, Nvidia CUDA高级软件工程师

• 能效是GPU加速计算的关键考量因素,数据中心按耗电量计费,功率是真正重要的指标。

• 利用低精度计算(如16位、8位等)可大幅节省能耗,通过迭代渐进提升可获得与高精度相当的结果精度。

• Nvidia持续优化数学库、编译器等,支持Python生态系统,提升JIT编译效率,方便编程接入加速库。

• 分布式系统调试工具不断完善,可直接在Jupyter笔记本中调试;分析热力图等可识别异步通信优化点。

• NVLink连接CPU/GPU统一内存空间,根据任务移动计算/数据可大幅提升性能。

• 通过条件节点、动态图等,任务图现已支持完全动态控制流,无需CPU主循环管理。

• GPU Direct技术持续演进,最新GPU Direct内核启动实现完全CPU无关的GPU通信加速。

总结：本次会议内容着重展示了Nvidia在提升GPU加速计算能效、简化异构编程、扩展分布式计算等多个层面的最新进展,以推动GPU计算的发展和应用

【GTC 2024】电信行业大型语言模型的领域适配 会议要点

- Géraldine Damnati，Orange研究员

• Geraldine Damnati 来自 Orange Innovation，介绍了电信领域大型语言模型的有效领域适应。

• 项目由 Frederic Herledan 和 grenadily 主导实验和领域适应工作。

• 研究在 Orange Innovation 的自然语言处理领域进行，涉及多个研究项目和合作伙伴。

• 公司组织结构包括网络活动、IT和服务活动、营销和设计等。

• 数据和AI方向由 Steve Yat 管理，研究活动由 Orange Innovation 管理。

• 研究领域包括客户关系管理、知识管理、交互应用等。

• 领域适配预训练（DAPT）和指令适配预训练（IAPT）是主要的研究方法。

总结：强调了领域适配在提高大型语言模型在特定领域性能中的重要性，并分享了 Orange Innovation 在此领域的研究成果和未来计划。

【GTC 2024】人工智能联网最佳实践：云服务提供商的观点 会议要点

- Peter Salanki, CTO，CoreWeave

- Gilad Shainer, Senior Vice President Networking,NVIDIA

- Julie Bernauer, Senior Director, Data Center Systems Engineering,NVIDIA

- Omar Baldonado, Director of DC Networking,Meta

- Jithin Jose, Principal Software Engineer,Microsoft Azure

- Jeff Drehobl, Sr Staff Network Development Engineer,X

• AI数据中心的设计和运营需要全面考虑端到端的架构，包括性能优化、成本效益和系统间的协同工作。

• 与高性能计算(HPC)相比，AI工作负载具有不同的通信模式和计算需求，这要求AI超级计算机的设计必须支持高带宽和低延迟的网络通信。

• 网络在AI基础设施中扮演关键角色，其设计必须适应AI训练的特殊需求，如大规模并行处理和同步操作。

• 未来的设计应具备灵活性和扩展性，以适应技术的快速发展，同时考虑故障恢复和检查点策略，确保系统的稳定性和可用性。

• 对于行业从业者而言，投资于调试工具和遥测技术是提高系统可维护性的关键，同时需要关注技术进步并准备好快速适应市场变化。

总结：在这次讨论中，来自不同云服务提供商的专家分享了他们在构建和维护AI数据中心网络时的经验和见解。他们强调了为了满足AI工作负载的特殊需求，必须对网络架构进行全面的考量，包括性能、成本、系统协同和未来的可扩展性。网络设计不仅要支持高带宽和低延迟，还要能够适应技术的快速变化，并具备快速故障恢复的能力。对于从业者来说，投资于先进的调试和遥测工具，以及保持对新技术的敏感性，是确保AI基础设施成功运行的关键因素。

【GTC 2024】2024 年解决生成式人工智能基础设施挑战 会议要点

- William Mayo, Bristol Myers SquibbIT研究高级副总裁

- Charlie Boyle, NVIDIADGX系统副总裁

• AI技术正在改变医疗保健行业，通过推动更好的药物开发和改善患者结果，触及每个人的生活。

• Charlie Boyle介绍了NVIDIA DGX系统的最新进展，包括新的DGX B200平台和GB200机架系统，这些系统提供了前所未有的计算能力和效率。

• 讨论了企业如何利用AI技术，特别是通过NVIDIA的DGX系统，来提升客户服务体验和运营效率。

• William Mayo分享了Bristol Myers Squibb如何利用AI和机器学习来加速药物发现和开发过程，以及公司的研究框架如何随着技术的进步而演变。

• 强调了获取高质量数据的重要性，以及如何利用AI处理和分析这些数据，以推动科学发现和创新。

• 对于正在考虑投资AI基础设施的专业人士，建议保持谦逊，信任团队的能力，并利用这些工具来解锁新的可能性。

• 讨论了AI技术未来可能带来的变革，以及如何为这些变化做好准备，特别是在医疗保健领域。

总结：此次会议展示了AI技术在医疗保健领域的潜力，以及如何通过NVIDIA的DGX系统等先进基础设施来实现这些潜力。演讲者们讨论了AI在改善患者生活、加速药物开发和提升企业运营效率方面的应用，并分享了对于未来技术发展的见解和建议。通过这些讨论，我们可以看到AI技术不仅正在改变医疗保健行业，而且还在推动整个社会向前发展。

【GTC 2024】AI-RAN 和 6G 研究 会议要点

- Ryuji wakikawa, SoftBank高级技术研究所副总裁

- Charlie Zang,三星高级副总裁

- ChrisDick, Adam Video首席无线架构师

- Kuntal Chowdhury, 6G开发关系管理

• 6G研究正在探索一系列全新的前沿技术，包括分布式MIMO、感知和通信子网络、低延迟服务、卫星网络集成、AI原生性、功率放大器效率提升等。

• AI在6G中将扮演核心角色，包括神经网络接收器、发射器、调度器等，都将基于AI和机器学习。

• Nvidia推出了6G开发者计划，提供了一系列工具和资源，包括数字孪生、Aerial Omniverse数字孪生、Arial CUDA加速RAM等，以支持6G研究和部署。

• 数字孪生技术将用于创建高精度的网络仿真模型，帮助研究者和开发者测试和优化6G网络设计。

• 物联网（IoT）环境中的网络频谱共享是6G研究的一个重要方面，需要新的技术和策略来实现。

• RF世界和AI世界的融合正在加速6G技术的发展，特别是在信号处理和网络优化方面。

• 6G网络将更加依赖于SDN和NFV技术，实现网络的灵活性和可编程性。

• 从运营商和设备供应商的角度来看，6G将带来网络架构设计的显著变化，包括更紧密的计算和网络集成，以及对高计算资源的需求。

• 研究平台如Nvidia的Omniverse和SIONNA神经无线电框架正在被用于实际的网络优化和物体检测等应用，而不仅仅是理论研究。

总结：本次会议聚焦于6G研究的进展和挑战，特别是在AI和软件定义网络方面的创新。演讲者们讨论了6G的潜在应用，包括低延迟通信、网络频谱共享，以及AI在网络优化中的作用。Nvidia的6G开发者计划为研究者提供了强大的工具和资源，以加速6G技术的发展。会议强调了跨学科合作的重要性，并展望了6G如何改变未来的通信和网络架构。

【GTC 2024】通过本地和边缘解锁生成式人工智能的强大功能 会议要点

- Adel El Hallak, Senior Director of Product Management, NVIDlA

- Chris Wolf, Global Head of Al and Advanced Services, VMware by Broadcom

• 私有AI的推动力源于对隐私和知识产权保护的担忧，以及在内部运行开源模型的成功经验。

• 两家公司的合作旨在提供一个集成解决方案，允许用户在数据所在位置高效运行AI模型，同时保持隐私和控制。

• VMware提供的选择和灵活性，结合NVIDIA的技术，为用户提供了一个强大的私有AI基础架构。

• 私有AI解决方案提供了性能优化和成本节约，通过基础设施优化，如GPU分片和共享，用户可以获得更好的性价比。

• 企业级AI应用包括代码生成、IT运营自动化、呼叫中心解决方案等，这些应用在内部运行时显示出了显著的效果。

• NVIDIA AI Enterprise (AI-E) 提供了一套企业级软件，用于在数据中心高效运行AI模型，同时保持安全性和易用性。

• 为了成功实施AI，组织需要现代化其基础设施和运营，以支持动态的AI服务管理和治理。

• VMware Cloud Foundation 是一个关键平台，提供了基础设施自动化，使得在本地环境中部署和管理AI应用变得更加高效和简单。

• VMware和NVIDIA将继续合作，提供更多的自动化功能，如智能容量分配和回收，以及更强的治理和策略执行，以支持企业级AI应用的发展。

总结：此次会议展示了私有AI的强大能力和VMware与NVIDIA合作的成果。通过提供集成解决方案，用户能够在保持数据隐私和控制的同时，享受AI带来的性能优化和成本效益。演讲者强调了现代化基础设施和运营的重要性，并介绍了VMware Cloud Foundation在支持企业级AI应用方面的关键作用。未来，两家公司将继续合作，推动AI技术的发展和应用。

【GTC 2024】6G 综合传感与通信 会议要点

- Ahmad Bazzi, Research Associate, New York University Abu Dhabi

• 6G技术预示着通信和传感新边界的重新定义，将现实世界与虚拟元素无缝融合。

• ISAC在自动驾驶汽车和智慧城市等领域具有巨大潜力，能够提供即时数据，增强态势感知，无需单独的通信和雷达系统。

• 单静态ISAC系统面临信号设计和干扰管理的挑战，需要先进的信号处理策略和人工智能技术来克服。

• 波形设计是ISAC的关键要素，需要平衡通信的丰富数据和传感任务的精度，同时管理峰值与平均功率比（PAPR）。

• 混合雷达通过双功能雷达和通信基站，实现下行链路中传感和上行链路中通信。

• ISAC系统面临复杂的安全挑战，需要安全波形设计和扩频、跳频等技术来增强系统的抗干扰能力。

• 演讲者利用纽约大学阿布扎比分校的HPC资源进行复杂的ISAC模拟，展示了如何有效利用HPC进行研究。

总结：本次会议深入探讨了6G技术中集成传感和通信（ISAC）的潜力和挑战。演讲者Ahmad Bazzi分享了ISAC的历史背景、应用前景、技术挑战以及如何通过先进的信号处理和人工智能技术来克服这些挑战。此外，会议还强调了波形设计的重要性和安全挑战的应对策略。演讲者通过自己的研究经历，展示了高性能计算在推动6G ISAC发展中的关键作用，并对未来的技术进步表示乐观。

【GTC 2024】英伟达为克服生成式人工智能的复杂性而推出的新产品 会议要点

- Kari Briski，Vice President of Gen-AI Software Product Management, NVIDIA

• 企业正在探索如何将大型语言模型（LLM）投入生产，面临扩展、维护和实际应用的挑战。

• NVIDIA推出了一系列工具和服务，包括Nim（Nvidia推理微服务），以简化和优化LLM的部署和管理。

• Nim提供了标准化的API，支持日志记录、指标、活动检查和健康检查等IT服务，使用户能够专注于自己的领域专长。

• NVIDIA与Google、Meta、Microsoft等合作伙伴合作，优化他们的模型，并通过API服务提供这些模型。

• 为了提高系统的准确性，NVIDIA开发了Nemo检索器，一个嵌入模型、检索器模型和重新排名模型，以提高检索信息的相关性和准确性。

• Nemo框架用于构建和训练多种模态的模型，现已转化为独立的微服务，包括数据策划、定制器和评估微服务。

• NVIDIA提供了不同层次的微调方法，包括提示学习、参数高效微调和全面的微调，以适应不同的计算需求和精度要求。

• 提供了多种评估模型的方法，包括学术基准、自定义基准和人类评估，以确保模型的准确性和适用性。

• NVIDIA强调了安全性的重要性，并保持其工具和API的开放性，以便用户可以根据自己的需求进行调整和优化。

• 根据工作负载和模型的大小，用户可能需要不同的计算资源，从单个GPU到多个节点的集群。

总结：在这次演讲中，Kari Briski详细介绍了NVIDIA为克服生成式人工智能的复杂性而推出的新产品和工具。NVIDIA的解决方案旨在简化LLM的部署、管理和微调过程，同时与合作伙伴一起优化模型，并通过Nim和Nemo微服务提供强大的支持。此外，NVIDIA强调了安全性的重要性，并保持其工具和API的开放性，以便用户可以根据自己的需求进行定制。通过这些工具和服务，NVIDIA希望帮助企业更有效地利用生成式AI，推动创新和生产力的提升。

【GTC 2024】可信任人工智能的transformer学习 会议要点

- Jonas Andrulis，Aleph Alpha 创始人兼首席执行官

• 探讨了生成式人工智能目前面临的核心问题，包括解释性、可解释性，以及在关键环境中如何对AI的结果承担责任。

• 强调Transformers的误差问题。演讲中通过举例说明，即便是引入了资源和引用，transformer仍可能产生与事实完全相反或未被源头所覆盖的断言，展示了AI在处理复杂信息时的局限性。

• 提到了多模态学习的重要性，尤其是如何通过改变图像的排列来影响模型的解释，指出这一方法在理解和处理复杂任务中的应用潜力。通过引入新的技术，如增加遮罩的变量，以及分组具有相似含义的令牌，提高了模型的解释性和效率。

• Andrulis详细阐述了一种方法，通过分析模型输出和输入之间的联系，来提升对模型决策过程的理解，强调了这种方法在提高AI透明度和可靠性方面的重要性。通过实际示例，包括对文本和图像的分析，演示了这种方法在揭示模型如何理解输入和作出预测方面的效用。

• 讨论了在特定法律和医疗等关键领域中应用AI时面临的挑战，强调了控制信息流、检测误解和错误学习模式的重要性，以及确保AI模型可信赖和可审计的需求。

总结：展望了提高人工智能解释性、可信赖性和人机协作的未来方向，特别是在解释性强、需求透明度和控制的B2B和政府应用场景中的应用。

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