在全球 AI 產業生態體系日趨成熟的背景下，加速計算迎來了前所未有的發展空間，在眾多不同應用以及各行各業得到了廣泛應用，相關技術也飛速發展不斷迭代。
10 月 22 日，在 NVIDIA AI 研發技術開放日上，共邀請了 10 位來自 NVIDIA 加速計算專家團隊的講師，深入互聯網核心應用場景，聚焦五大技術熱點，與大家分享了加速計算的優化經驗。
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演講一 GPU 編程和優化 – 最佳實踐分享
演講嘉賓：NVIDIA 加速計算專家 劉冰 & 鄭鵬
演講簡介：
- CUDA 編程基礎知識和 CUDA 優化技術
- 基於 FlashAttention2 與 FlashAttention 的 CUDA 編程最佳實踐
演講二 在 NVIDIA NeMo 中實現大語言模型全周期開發 – 以 LLaMa2 為例
演講嘉賓：NVIDIA 加速計算專家 姚鑫 & 顏子傑
演講簡介：
- NeMo Framework 介紹
- 使用 Nemo Framework 進行預訓練，包括優化策略和性能
- 微調：包括 SFT 和 PEFT
- RLHF：包括 RLHF 的訓練與性能優化算法
- 介紹如何將模型導出到 TensorRT-LLM
演講三 TensorRT Hackathon 2023 總結 AIGC 及大語言模型推理的典型案例深入解析
演講嘉賓：NVIDIA 加速計算專家 季光 & 陳庾
演講簡介：
- TensorRT Hackathon 2023 總結：TensorRT Hackathon 是 NVIDIA 組織的年度編程賽事。我們回顧今年的賽事情況，包括賽題、比賽的組織與結果，並歡迎更多開發者參加比賽。
- 通過 TensorRT-LLM 中的量化技術加速 LLM 推理
演講四 向量數據庫的加速策略和實戰
演講嘉賓：NVIDIA 加速計算專家 王雍 & 張靜蓉
演講簡介：
- 介紹 Vector DB 的核心引擎近似最近鄰（ANN）搜索
- RAPIDS-RAFT 庫中基於 GPU 的 ANN 並行算法和工具，包括：IVF-Flat、IVF-PQ、基於圖的方法等
- ANN 算法中使用的關鍵優化技術，特別是並行 Top-K 算法
演講五 推薦系統的最新優化策略和實踐 – 以 HPS 為例
演講嘉賓：NVIDIA 加速計算專家 魏英燦 & 王澤寰
演講簡介：
- 用於推薦系統推理加速的分級參數服務器（HPS）框架介紹
- 高性能 GPU 推理緩存的設計思路與實現細節
- HPS 與 GPU 推理緩存的性能評估
