NVIDIA GTC 的 GMI Cloud：将 AI 推向新的高度
NVIDIA GTC 2025 即将到来，以下是我们激动不已的内容！
Why managing AI risk presents new challenges
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The difficult of using AI to improve risk management
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How to bring AI into managing risk
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Pros and cons of using AI to manage risks
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Benefits and opportunities for risk managers applying AI
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人工智能竞赛并没有放慢脚步——错过一个节拍，你正在追赶。这就是为什么 NVIDIA GTC（3 月 17 日至 21 日） 对于任何认真想塑造人工智能和机器学习未来的人来说，都是理想的去处。
在 GMI Cloud，我们不仅是这场革命的旁观者，我们还在建造这场革命。GTC 是我们的机会 超越炒作，潜入前沿突破，与正在重新定义 AI 功能的创新者建立联系。而且我们正在将自己的专业知识带到谈判桌上——因为在人工智能领域获胜不仅仅是为了跟上步伐，而是要引领潮流。
GMI Cloud上台：你不容错过的两场演讲
我们不只是参加 GTC，我们还在推动关于 AI 公司如何才能实现的对话 从原型到强国 和 超越竞争对手。人工智能发展迅速，成功与无关的区别在于执行。这就是为什么GMI Cloud将举办两场必参加的讲座的原因 AI 构建者、产品领导者和决策者 想转向 雄心勃勃的想法成为市场主导。
🔥 Pawn to Queen：如何将 AI 项目提升为赢得市场
大多数 AI 项目起始于 有希望的实验，但只有少数进化成 行业定义的解决方案。为什么？因为执行、战略和基础设施决定一切。本次会议 拆开剧本的包装 用于转弯 小型 AI 计划转化为可扩展、高影响力的产品—来自 浏览计算限制并优化模型性能 使人工智能能力与实际商业价值保持一致。
无论你是旨在颠覆性的初创公司还是想要完善人工智能战略的企业，本次会议都将提供 加速您走向市场领导地位的实用框架。
⚡ 现在更快地开发的重要性：为什么速度是 AI 中的一切
在 AI 中，速度不仅是一种优势，更是一种生存。如果你没有快速迭代，那么你已经落后了。 计算瓶颈、重新训练缓慢和部署效率低下 扼杀势头，而人工智能领导者则在加强 在不牺牲可靠性的情况下实现灵活性。
加入我们，一起分解 五个关键技术基础 将赢家与其他人区分开来——从可扩展的基础设施和自动化数据管道到优化的部署和 MLOP。如果你正在构建 AI 并想要更快地移动，那么这个讲座你不容错过。
主题演讲与趋势：人工智能的下一步发展方向
我们会全神贯注的 黄延森的主题演讲 以及行业领导者的最新见解。期待有关以下内容的重大讨论 AI 硬件、LLM 进步和下一波生成式 AI 浪潮— 一种重新定义可能性的更新。
我们对什么感兴趣？请查看以下入围名单：
- 加速 NVIDIA GPU 上的推理 [S72330] — 部署用于大规模推理的大型语言模型本质上是复杂的，通常需要对计算受限和内存受限的制度进行复杂的优化。我们研究了 GEMV 和 GEMM 工作负载的跨批次大小的自动垂直融合、结尾优化和自适应内核生成，解决了从 NVIDIA CUDA® 图形捕获和优化的全还原策略到自定义内核注册等关键效率问题。我们将重点介绍 Together AI 在优化堆栈推理性能方面的历程。
- 在爱彼迎解锁高性能 AI 应用程序 [S73265] — 了解NVIDIA Triton和Tensorrt-LLM如何改变爱彼迎的人工智能，实现高性能机器学习服务，解锁以前无法实现的新产品用例。我们将讨论将快速发展的尖端技术集成到复杂的机器学习堆栈中时所面临的基础设施挑战，以及NVIDIA解决方案如何在增强我们的推理能力方面发挥关键作用，从而在Airbnb开创新一代人工智能。然后，我们将讨论我们对NVIDIA技术的严格技术评估和探索，从硬件加速到引擎优化，并重点介绍由这些功能支持的变革性Airbnb AI产品。加入我们，分享我们克服挑战和开拓新领域的旅程，展示NVIDIA在推动现实世界人工智能用例方面的作用。
- 游戏行业的可扩展 AI 基础架构 [S73667] — 了解 Electronic Arts 如何推进其 AI/ML 基础架构，以扩展能够运行人工智能、扩展人工智能应用程序以及扩大人工智能对玩家体验影响的团队。我们将重点介绍EA在多云和本地环境中简化的GPU配置、用于合规性和可访问性的集中式模型管理以及快速部署功能，这些功能可通过强大的服务级别协议实现无缝工作流程，加速开发并将人工智能创新带入生产。
- AI 在行动：优化您的 AI 基础设施 [S74315] — 探索建立和管理高效 AI 基础设施的策略，以简化训练和推理。在本次小组讨论中，行业领导者将讨论他们如何利用 NVIDIA 和 Google Cloud 的人工智能解决方案来优化资源利用率、降低成本并提高其 AI 应用程序的整体性能。
深度潜水和研讨会：全力以赴的人工智能
GTC 里挤满了 必须参加技术会议，我们将首先深入研究：
🔥 扩展生成式 AI 和 LLM — 从微调到部署，我们如何才能推动 LLM 变得更快、更便宜、更有效？
🤖 强化学习和自主人工智能 — 训练能够实时适应和做出决策的人工智能——这对于机器人、交易和自学系统至关重要。
⚙️ AI 基础设施优化 — 计算之战是真实的。了解如何优化 GPU、存储和 MLOP，以大规模处理大量 AI 工作负载。
🌍 边缘 AI 和实时决策 — 人工智能不仅仅是基于云的——边缘计算正在直接为设备带来智能。
✅ 合乎道德的 AI 和可信模型 — 人工智能不能只是强大；它必须是负责任的。我们将加入对话 缓解偏见、透明度和 AI 治理。
以下是我们渴望参加的一些研讨会：
- 高效的大型语言模型 (LLM) 定制 — 学习如何使用参数高效微调 (PEFT) 提高 LLM 应用程序功能并缩小所需的 LLM 的大小。
- 使用即时工程构建 LLM 应用程序 — 学习如何通过使用现代即时工程技术构建各种基于 LLM 的应用程序。
- 使用多模态模型构建 AI 代理 — 在本课程中，学员将学习神经网络代理，这些代理可以通过探索不同的融合技术来推理使用许多不同的数据类型。
- 部署 RAG 管道以进行大规模生产 — 参与者将获得使用 NVIDIA NIM 运营商部署、监控和扩展 RAG 管道的实践经验，并学习基础设施优化、性能监控和处理高流量的最佳实践。
所有这些都是构建有形的现实世界应用程序的基础。
让我们来谈谈——然后建造
GTC 的真正力量？人们。我们很高兴能与之建立联系 研究人员、工程师和 AI 领导者 他们正在突破可能的界限。无论你是在寻找 用于扩展 AI 的见解、合作伙伴关系或解决方案，让我们让它成为现实。
📍 欢迎光临我们的展位 #239 — 我们将展示我们最新的人工智能解决方案，进行现场演示，并回答您最棘手的人工智能挑战。
