엔비디아 GTC의 GMI 클라우드: AI를 한 단계 끌어올리다

AI 레이스는 멈추지 않습니다. 비트를 놓쳐도 따라잡을 수 있습니다.그게 바로 그 이유죠. 엔비디아 GTC (3월 17일부터 21일까지) AI 및 머신 러닝의 미래를 설계하는 데 진지한 사람이라면 누구나 참석할 수 있는 곳입니다.

에서 GMI 클라우드, 우리는 이 혁명의 관중일 뿐만 아니라 혁명을 만들고 있습니다.GTC는 우리가 할 수 있는 기회입니다 과대 광고를 넘어서 최첨단 혁신에 뛰어들고 AI가 할 수 있는 일을 재정의하는 혁신가들과 소통하세요..그리고 우리는 자체 전문 지식을 활용하고 있습니다. AI에서 성공하려면 단순히 따라가는 것이 아니라 앞서가는 것이 중요하기 때문입니다.

GMI Cloud가 무대에 오르다: 놓칠 수 없는 두 가지 강연

우리는 단순히 GTC에 참석하는 것이 아니라 AI 회사가 할 수 있는 방법에 대한 대화를 주도하고 있습니다. 프로토타입에서 파워하우스로 이동 과 경쟁사를 앞서다.AI는 빠르게 움직이며 성공과 무의미의 차이는 바로 실행입니다.이것이 바로 GMI Cloud가 꼭 참석해야 하는 두 가지 강연을 주최하는 이유입니다. AI 빌더, 제품 리더, 의사 결정권자 방향을 찾고 있어요 시장 지배력을 향한 야심찬 아이디어.

🔥 Pawn to Queen: AI 프로젝트를 시장 승리로 끌어올리는 방법

대부분의 AI 프로젝트는 다음과 같이 시작합니다. 유망한 실험, 하지만 진화하는 것은 소수에 불과합니다 업계를 정의하는 솔루션.왜요?실행, 전략, 인프라가 모든 차이를 만들기 때문입니다.이 세션은 플레이북을 풀다 선삭용 확장 가능하고 영향력이 큰 제품을 위한 소규모 AI 이니셔티브—에서 컴퓨팅 제약 조건 탐색 및 모델 성능 최적화 AI 기능을 실제 비즈니스 가치에 맞출 수 있도록 합니다.

혁신을 목표로 하는 스타트업이든 AI 전략을 개선하려는 기업이든, 이 세션에서는 다음을 제공합니다. 시장 리더십을 향한 여정을 가속화하는 실용적인 프레임워크.

⚡ 지금 더 빠른 개발의 중요성: AI에서 속도가 전부인 이유

AI에서 속도는 단순한 장점이 아니라 생존입니다.빠르게 반복하지 않으면 이미 뒤쳐진 셈입니다. 컴퓨팅 병목 현상, 느린 재교육, 비효율적인 배포 AI 리더가 개발하는 동안 모멘텀을 없애세요 안정성 저하 없이 민첩성 확보.

자세히 알아보는 동안 저희와 함께 하세요 다섯 가지 주요 기술 기반 승자와 다른 팀을 가르는 거죠.확장 가능한 인프라 및 자동화된 데이터 파이프라인부터 최적화된 배포 및 MLOPs까지.AI를 구축 중이고 더 빠르게 발전하고 싶다면 이 강연을 놓쳐서는 안 될 내용입니다.

기조 연설 및 트렌드: AI가 향할 미래

우리 모두 귀 기울이겠습니다 젠슨 황 기조연설 그리고 업계 리더들의 최신 인사이트.에 대한 주요 논의를 기대하세요 AI 하드웨어, LLM의 발전, 차세대 제너레이티브 AI—무엇이 가능한지를 재정의하는 일종의 업데이트죠.

우리는 무엇에 관심이 있나요?아래의 짧은 목록을 확인해 보세요.

• 엔비디아 GPU에서 추론을 가속화하세요 [S72330] — 대규모 추론을 위해 대규모 언어 모델을 배포하는 것은 본질적으로 복잡하며, 컴퓨팅 기반 및 메모리 바인딩 영역 전반에 걸쳐 복잡한 최적화가 필요한 경우가 많습니다.NVIDIA CUDA® 그래프 캡처 및 최적화된 All-Reduce 전략부터 사용자 지정 커널 등록에 이르기까지 주요 효율성 문제를 해결하기 위해 GEMV 및 GEMM 워크로드의 배치 크기 전반에서 자동 수직 융합, 에필로그 최적화, 적응형 커널 생성을 살펴봅니다.스택 전반에서 추론 성능을 최적화하기 위한 Together AI의 여정을 조명해 보겠습니다.
• 에어비앤비에서 고성능 AI 애플리케이션 활용하기 [S73265] — NVIDIA Triton과 TensorRT-LLM이 어떻게 에어비앤비에서 AI를 혁신하여 고성능 ML 서비스를 지원하고 이전에는 불가능했던 신제품 사용 사례를 발견했는지 알아보세요.빠르게 진화하는 정교한 기술을 복잡한 ML 스택에 통합할 때 직면하는 인프라 문제와 NVIDIA 솔루션이 추론 기능을 향상시켜 에어비앤비에서 차세대 AI를 개척하는 데 어떻게 중추적인 역할을 했는지 알아보겠습니다.그런 다음 하드웨어 가속화부터 엔진 최적화에 이르기까지 NVIDIA 기술에 대한 엄격한 기술 평가와 탐구에 대해 논의하고 이러한 기능을 통해 구현되는 혁신적인 Airbnb AI 제품을 중점적으로 살펴보겠습니다.실제 AI 사용 사례를 지원하는 데 있어 NVIDIA의 역할을 소개하면서 문제를 극복하고 새로운 영역에 도달하는 여정을 공유해 주세요.
• 게임 산업의 확장 가능한 AI 인프라 [S73667] — Electronic Arts가 AI를 실행할 수 있는 팀을 확장하고, AI 애플리케이션을 확장하고, 플레이어 경험 전반에서 AI의 영향을 확장하기 위해 AI/ML 인프라를 어떻게 발전시키고 있는지 알아보세요.멀티 클라우드 및 온프레미스 환경 전반에 걸친 EA의 간소화된 GPU 프로비저닝, 규정 준수 및 접근성을 위한 중앙 집중식 모델 관리, 강력한 서비스 수준 계약을 통해 개발을 가속화하고 AI 혁신을 프로덕션에 도입하는 원활한 워크플로우를 가능하게 하는 빠른 배포 기능을 강조하겠습니다.
• AI 활용 사례: AI 인프라 최적화 [S74315] — 학습과 추론을 모두 간소화하는 효율적인 AI 인프라를 구축하고 관리하기 위한 전략을 살펴보세요.이 패널 토론에서는 업계 리더들이 NVIDIA와 Google Cloud의 AI 솔루션을 활용하여 리소스 활용도를 최적화하고 비용을 절감하며 AI 애플리케이션의 전반적인 성능을 개선하는 방법에 대해 논의할 예정입니다.

심층 분석 및 워크숍: AI 및 풀 스로틀

GTC는 다음과 같이 포장되어 있습니다. 반드시 참석해야 하는 기술 세션먼저 다음 사항에 대해 자세히 알아보겠습니다.

🔥 제너레이티브 AI 및 LLM 스케일링 — 미세 조정부터 배포까지, 어떻게 하면 LLM을 더 빠르고, 더 저렴하고, 더 효과적으로 만들 수 있을까요?

🤖 강화 학습 및 자율 AI — 실시간으로 적응하고 결정을 내리는 AI 트레이닝은 로보틱스, 트레이딩, 자가 학습 시스템에 매우 중요합니다.

⚙️ AI 인프라 최적화 — 컴퓨팅을 위한 싸움은 현실입니다.대규모 AI 워크로드를 처리하기 위해 GPU, 스토리지, MLOPS를 최적화하는 방법을 알아보세요.

🌍 엣지 AI 및 실시간 의사 결정 — AI는 단순한 클라우드 기반이 아닙니다. 엣지 컴퓨팅은 디바이스에 직접 인텔리전스를 제공합니다.

✅ 윤리적 AI 및 신뢰할 수 있는 모델 — AI는 강력할 뿐만 아니라 책임도 있어야 합니다.다음 대화에 참여하겠습니다. 편향 완화, 투명성 및 AI 거버넌스.

참석하고 싶은 몇 가지 워크숍은 다음과 같습니다.

• 효율적인 대규모 언어 모델 (LLM) 사용자 지정 — 파라미터 효율적인 미세 조정 (PEFT) 을 사용하여 LLM 애플리케이션 기능을 개선하고 필요한 LLM의 크기를 줄이는 방법을 알아봅니다.
• 신속한 엔지니어링으로 LLM 애플리케이션 구축 — 최신 프롬프트 엔지니어링 기술을 사용하여 다양한 LLM 기반 애플리케이션을 구축하는 방법을 배웁니다.
• 멀티모달 모델을 사용한 AI 에이전트 구축 — 이 과정에서 참석자는 다양한 융합 기법을 탐구하여 다양한 데이터 유형을 사용하여 추론할 수 있는 신경망 에이전트에 대해 배웁니다.
• 대규모 프로덕션을 위한 RAG 파이프라인 배포 — 참가자는 NVIDIA NIM Operator를 사용하여 RAG 파이프라인을 배포, 모니터링 및 확장하는 실무 경험을 쌓고 인프라 최적화, 성능 모니터링 및 대량 트래픽 처리에 대한 모범 사례를 배우게 됩니다.

이들 각각은 실질적인 실제 애플리케이션을 구축하는 데 필수적입니다.

대화하고 구축해 봅시다

GTC의 진정한 힘은 무엇일까요?사람들 말이에요.여러분과 소통하게 되어 정말 기쁩니다. 연구원, 엔지니어, AI 리더 가능성의 한계를 뛰어넘는 사람들.찾고 있든 없든 AI 확장을 위한 인사이트, 파트너십 또는 솔루션, 실현해 봅시다.

📍 부스 #239 에서 저희를 방문하세요 — 최신 AI 솔루션을 선보이고, 라이브 데모를 실행하고, 가장 어려운 AI 과제에 대한 해답을 제공할 예정입니다.

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