湘西智能锁故障（智能锁 故障）

GTC 2024】CUDA：新功能及其他欧洲、中东和非洲地区问答会议回顾——STEPHEN JONES，NVIDIA CUDA高级软件工程师视角

在本次会议上，NVIDIA的高级软件工程师STEPHEN JONES为我们详细解读了CUDA的最新功能及其在提升GPU加速计算能效方面的最新进展。他强调了能效在GPU加速计算中的重要性，并指出数据中心的实际能耗成本是评估系统性能的关键指标。通过利用低精度计算，我们可以显著节省能耗，并通过逐步迭代获得与高精度相当的计算结果。NVIDIA在优化数学库、编译器以及支持PYTHON生态系统方面所做的努力，进一步提升了JIT编译效率，使得编程接入加速库变得更加便捷。

分布式系统调试工具的持续完善使得在JUPYTER笔记本中直接进行调试成为可能。通过识别热力图等分析数据，我们可以找到异步通信的优化点。NVLINK技术连接CPU和GPU的统一内存空间，能够根据任务需求动态调整计算和数据的分布，从而大幅提升性能。任务图现已支持完全动态控制流，这意味着通过条件节点和动态图等技术，我们无需依赖CPU主循环管理。GPU DIRECT技术的持续演进为实现完全CPU无关的GPU通信加速提供了可能。

这次会议重点展示了NVIDIA在提升GPU加速计算能效、简化异构编程以及扩展分布式计算等多个领域的最新进展。

GTC 2024】电信行业大型语言模型的领域适配会议回顾

在本次会议上，来自ORAN绵阳INNOVATION的GÉRALDINE DAMNATI研究员详细介绍了电信领域大型语言模型的领域适应问题。项目由FREDERIC HERLEDAN和GRENADILY主导，涉及多个研究项目和合作伙伴。公司的组织结构涵盖了网络活动、IT服务、市场营销和设计等多个方面。数据和AI方向由STEVE YAT管理，研究领域包括客户关系管理、知识管理以及交互应用等。

领域适配预训练（DAPT）和指令适配预训练（IAPT）是该领域的主要研究方法。GÉRALDINE DAMNATI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ORAN绵阳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总结

本次会议汇聚了多位云服务提供商的专家，包括COREWEAVE的CTO PETER SALANKI，NVIDIA的NETWOR四平团队的多位领导以及META和MICROSOFT AZURE的工程师。会议主要讨论了AI数据中心的设计和运营中端到端的架构考虑，包括性能优化、成本效益以及系统间的协同工作。AI工作负载的特殊通信模式和计算需求使得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基础设施中扮演着关键角色，必须适应AI训练的特殊需求。未来的设计应具备灵活性和扩展性，同时考虑故障恢复和检查点策略以确保系统的稳定性和可用性。会议中，专家们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，强调了投资于调试工具和遥测技术的重要性。这次会议展示了云服务提供商在应对AI工作负载挑战和提高系统可维护性方面的专业知识和见解。GTC 2024】会议精彩回顾：生成式人工智能基础设施的挑战与突破

WILLIAM MAYO与CHARLIE BOYLE共话AI在医疗保健领域的革新

——来自BRISTOL MYERS SQUIBBIT研究高级副总裁WILLIAM MAYO与NVIDIA DGX系统副总裁CHARLIE BOYLE的精彩分享

AI技术正在深刻改变医疗保健行业，为药物开发与患者治疗带来前所未有的变革。CHARLIE BOYLE详细介绍了NVIDIA DGX系统的最新进展，包括高性能的DGX B200平台和GB200机架系统。而WILLIAM MAYO则分享了BRISTOL MYERS SQUIBB如何利用AI和机器学习加速药物研发，以及公司研究框架的与时俱进。

会议中，两位专家强调了高质量数据的重要性，并探讨了如何利用AI处理和分析数据以促进科学发现和创新。对于正计划投资AI基础设施的专业人士，他们建议保持开放心态，信任团队能力，善用这些工具以发掘更多可能。

GTC 2024】AI-RAN与6G研究的探索与创新

——由RYUJI WAKIKAWA等多位专家共议前沿技术

6G研究正在开辟一系列全新前沿领域，包括分布式MIMO、感知和通信子网络等。AI在6G中将发挥核心作用，从神经网络接收器、发射器到调度器都将基于AI和机器学习。NVIDIA推出的6G开发者计划为研究者提供了强大的工具支持。

会议讨论了数字孪生技术在创建高精度网络仿真模型中的应用，以及物联网环境中网络频谱共享的重要性。RF世界与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。研究平台如NVIDIA的OMNIVERSE和SIONNA神经无线电框架正被应用于实际网络优化和物体检测等应用。

GTC 2024】解锁生成式人工智能：本地与边缘的力量

——湘西 EL HALLAK与CHRIS 沧州等多位行业领袖共议AI未来

会议的焦点在于如何通过本地和边缘计算解锁生成式人工智能的强大功能。私有AI的推动力源于对隐私和知识产权保护的关注以及在内部运行开源模型的成功经验。NVIDIA与VMWARE的合作为用户提供了一种集成解决方案，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，为用户构建强大的私有AI基础架构提供了可能。此次会议展示了AI技术的巨大潜力，并探讨了如何为未来的变革做好准备。

这三场精彩的GTC 2024会议展示了AI技术在医疗保健、6G研究和生成式人工智能领域的最新进展和潜力。演讲者们深入探讨了AI技术如何改变生活，并分享了对于未来技术发展的见解和建议。这些会议为专业人士提供了一个宝贵的机会，以了解AI技术的最新发展并探讨如何将其应用于实际场景中。GTC 2024】AI解决方案与合作伙伴生态的构建会议要点

会议中，关于私有AI解决方案的讨论引人注目。这些解决方案不仅优化了性能，还为用户带来了显著的成本效益。通过基础设施如GPU的分片和共享，用户能够享受到更为出色的性价比。在企业级AI应用中，代码生成、IT运营自动化以及呼叫中心解决方案等在实际运行中展现出了惊人的效果。NVIDIA AI ENTERPRISE (AI-E)为企业用户带来了一套高效运行AI模型的软件，同时确保了安全性和易用性。

为了成功部署AI，组织的基础设施和运营需要得到相应的改造，以支持动态的AI服务管理和治理。VMWARE CLOUD FOUNDATION这一关键平台，提供了基础设施自动化，使得在本地环境中部署和管理AI应用更为高效和简便。VMWARE与NVIDIA的紧密合作，带来了智能容量分配和回收等自动化功能，为企业级AI应用的发展提供了强大支持。

会议此次会议充分展示了私有AI的卓越能力以及VMWARE与NVIDIA合作的显著成果。通过提供集成解决方案，用户在保持数据隐私和控制的享受到了AI带来的性能优化和成本效益。演讲者强调了改造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应用方面的核心作用。展望未来，两家公司将继续合作，共同推动AI技术的发展和应用。

而在另一会议GTC 2024】中，关于6G综合传感与通信的讨论同样引人关注。GTC 2024】6G综合传感与通信 会议要点

AHMAD BAZZI，来自纽约大学阿布扎比分校的副研究员，为我们描绘了6G技术的宏伟蓝图。他强调，6G技术将重新定义通信和传感的边界，将现实世界与虚拟元素无缝融合。集成传感和通信（ISAC）在自动驾驶汽车和智慧城市等领域具有巨大的潜力，能够即时提供数据，增强态势感知，无需额外的通信和雷达系统。

单静态ISAC系统面临信号设计和干扰管理的挑战。为了克服这些挑战，需要先进的信号处理策略和人工智能技术。波形设计是ISAC的关键，需要平衡通信的数据丰富性和传感任务的精度，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，实现了下行链路中的传感和上行链路中的通信。

ISAC系统还面临复杂的安全挑战，需要采用安全波形设计、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高性能计算（HPC）资源，进行了复杂的ISAC模拟，展示了HPC在推动ISAC研究方面的重要作用。

GTC 2024】中关于英伟达如何应对生成式人工智能的复杂性的会议同样值得关注。GTC 2024】英伟达为应对生成式人工智能复杂性推出的新产品 会议要点

企业正在探索如何将大型语言模型（LLM）投入生产，面临着扩展、维护和实际应用的挑战。为了简化这一进程，NVIDIA推出了一系列工具和服务，其中包括NIM（NVIDIA推理微服务）。这一工具旨在简化和优化LLM的部署和管理，提供了标准化的API支持日志记录、指标、活动检查以及健康检查等IT服务，使用户能够更专注于其专业领域。

NVIDIA与众多合作伙伴如GOOGLE、META、MICROSOFT等紧密合作，共同优化模型并通过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，这是一个集成了模型、检索器模型和重新排名模型的框架，旨在提高检索信息的相关性和准确性。NEMO框架被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还提供了不同层次的微调方法以适应不同的计算需求和精度要求，同时确保模型的准确性通过学术基准、自定义基准和人类评估等方法进行评估。

在推出这些产品和工具的NVIDIA强调了安全性的重要性并保持了其工具和API的开放性以便用户根据需求进行调整和优化。根据工作负载和模型大小的不同用户可能需要不同的计算资源从单个GPU到多个节点的集群不等。

GTC 2024】NVIDIA与JONAS ANDRULIS共探可信任人工智能的TRANSFORMER学习之路

在最近的一次行业盛会上，科技巨头NVIDIA和ALEPH ALPHA公司的创始人兼首席执行官JONAS ANDRULIS联手展示了生成式人工智能的最新进展与挑战。这次大会聚焦可信任人工智能的TRANSFORMER学习，为我们揭示了人工智能未来的发展方向。

NVIDIA的演讲环节中，KARI BRISKI详细介绍了公司为应对生成式人工智能的复杂性而推出的新产品和工具。NVIDIA的解决方案旨在让LLM的部署、管理和微调过程变得更加简单，同时与合作伙伴一起优化模型，并通过强大的NIM和NEMO微服务提供支持。值得一提的是，NVIDIA强调了安全性在人工智能领域的重要性，并承诺其工具和API保持开放性，以便用户根据自己的需求进行定制。通过这些工具和服务，NVIDIA旨在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。

而在ANDRULIS的演讲中，他深入探讨了生成式人工智能目前面临的核心问题，包括解释性和可解释性，以及在关键环境中如何对AI的结果承担责任。他强调TRANSFORMERS在处理复杂信息时的局限性，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。他还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。通过引入新技术，如增加遮罩的变量和分组具有相似含义的令牌，ANDRULIS展示了提高模型解释性和效率的方法。

值得一提的是，ANDRULIS还详细阐述了一种通过解析模型输出和输入之间的联系来提升对模型决策过程理解的方法。他强调了这种方法在提高AI透明度和可靠性方面的重要性，并通过实际示例展示了其在揭示模型如何理解输入和作出预测方面的效用。在讨论特定领域如法律和医疗中AI的应用时，ANDRULIS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。

展望未来，我们期待人工智能在解释性、可信赖性和人机协作方面的进一步发展。特别是在解释性强、需求透明度和控制的B2B和应用场景中，人工智能的应用前景广阔。此次大会为我们揭示了人工智能未来的发展方向，让我们共同期待这一领域的更多突破和创新。

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