NVIDIA GTC將于 2023 年 3 月 20 日-23 日在線上舉行，包括超過 650 場演講、專家座談會以及特別活動，涵蓋加速計算和開發(fā)工具、計算機視覺、對話式 AI/NLP、數(shù)據(jù)科學、深度學習、數(shù)字孿生和世界仿真、圖形和 XR、高性能計算、推薦系統(tǒng)/個性化等多個主題。全球范圍的技術(shù)專家、開發(fā)者、研究人員、創(chuàng)作者、IT 決策者和企業(yè)領(lǐng)袖將匯聚于此，了解 AI、加速計算及其他領(lǐng)域的突破性進展，以及如何利用這些技術(shù)力量推動新一輪的創(chuàng)新。

NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛將在主題演講中分享 NVIDIA 加速計算平臺如何推動 AI、元宇宙、云技術(shù)和可持續(xù)計算的下一波浪潮。目前已確認參與本屆 GTC 的重磅嘉賓包括：Open AI 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學家 Ilya Stutskever、DeepMind 的創(chuàng)始人兼 CEO Demis Hassabis 等。此外，以百度、阿里巴巴、騰訊、字節(jié)跳動、快手、美團、網(wǎng)易為代表的中國互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)的加入，更為此次大會的嘉賓陣容又添一筆。

近日，國際數(shù)據(jù)調(diào)研機構(gòu) IDC 發(fā)布《中國深度學習框架和平臺市場份額，2022H2》報告。報告顯示，Meta PyTorch、百度飛槳 PaddlePaddle、谷歌 TensorFlow 占據(jù)中國深度學習開源框架80%以上的市場份額。百度飛槳 PaddlePaddle 開源框架市場份額超越了谷歌 TensorFlow。2021-2022 年，百度飛槳持續(xù)位居中國深度學習平臺市場綜合份額第一。據(jù)悉，截至 2022 年 11 月底，百度飛槳平臺已凝聚 535 萬開發(fā)者，創(chuàng)建了 67 萬個 AI 模型，服務于 20 萬家企事業(yè)單位，在工業(yè)、能源、交通、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域大放異彩。

本次 GTC 大會上，來自百度的四位專家將帶來精彩的內(nèi)容分享，涵蓋飛槳深度學習框架以及端到端開發(fā)套件與工具，還有業(yè)界首個同時支持復雜算法+超大圖+超大離散模型的大規(guī)模圖學習訓練技術(shù) PGLBox。

以下為議題簡介。

GTC23 百度演講推薦

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演講題目：

飛槳深度學習平臺高效支持大模型生產(chǎn)及應用

[S52366]

演講時間：

3 月 22 日即可在線觀看

演講人：

馬艷軍，百度 AI 技術(shù)生態(tài)總經(jīng)理

演講概要：

源于百度業(yè)務對人工智能技術(shù)的廣泛應用，飛槳深度學習平臺結(jié)合應用持續(xù)創(chuàng)新，研發(fā)了業(yè)界領(lǐng)先的大規(guī)模分布式訓練技術(shù)。飛槳先后發(fā)布了 4D 混合并行訓練、端到端自適應分布式訓練、超大規(guī)模圖訓練引擎等核心技術(shù)，并基于這些技術(shù)支持文心大模型的訓練和部署。目前，文心大模型已經(jīng)覆蓋基礎(chǔ)大模型、任務大模型、行業(yè)大模型的三級體系，飛槳+文心大模型賦能千行百業(yè)的智能化升級。

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演講題目：

PGLBox：百度基于 GPU 的超大規(guī)模圖模型訓練框架

[SE51302]

演講時間：

3 月 22 日 3:30PM

演講人：

焦學武，百度主任架構(gòu)師、百度 MEG 商業(yè)模型中臺技術(shù)負責人

演講概要：

PGLBox 是百度研發(fā)的基于 GPU 的大規(guī)模圖模型訓練框架，支持數(shù)百億節(jié)點和邊的圖模型全 GPU 訓練，已在百度廣泛部署。與傳統(tǒng)的基于 GPU 的分布式解決方案相比，PGLBox 可以在相同的成本下獲得 28 倍的訓練加速。相比業(yè)界主流的分布式 CPU 解決方案，PGLBox 具有超高性能、超大規(guī)模、算法豐富、靈活易用、落地廣泛等優(yōu)勢。

PGLBox 由以下主要組件組成：

1. 超高性能的分布式 GPU 圖學習訓練框架，圖存儲、深度行走、采樣和訓練全流程 GPU 化，通過使用 GPU 并行技術(shù)大大加快了圖模型的樣本生成和訓練。

2. 業(yè)界首個多級存儲圖引擎，對圖/屬性/模型差異化存儲構(gòu)建多級存儲體系，能夠使用單臺 GPU 服務器訓練數(shù)百億節(jié)點和邊的圖模型。

3. 吞吐最大化的流水線架構(gòu)，采樣、屬性拉取、參數(shù)拉取和模型訓練的流水線架構(gòu)，高效進行端到端的圖模型訓練。

4. 預置豐富的圖表示學習算法，支持跨場景異構(gòu)圖建模和復雜圖屬性建模，首次實現(xiàn) ERNIE-Sage + 大規(guī)模圖結(jié)構(gòu)信息 + 大規(guī)模離散特征的統(tǒng)一建模。

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演講題目：

面向大模型的端到端套件 PaddleFleetX

[S51309]

演講時間：

3 月 23 日 10:00AM

演講人：

敖玉龍，百度資深工程師

演講概要：

大規(guī)模預訓練技術(shù)已經(jīng)在多個領(lǐng)域表現(xiàn)出了優(yōu)秀效果，但是從應用和落地的角度來看，其門檻并不低。PaddleFleetX 是一款依托于飛槳產(chǎn)業(yè)級深度學習平臺，面向大模型的端到端套件，涵蓋了開發(fā)，訓練，小型化，推理等全流程，具備簡單易用、性能領(lǐng)先、且功能強大等特色。本演講將介紹 PaddleFleetX 相關(guān)核心技術(shù)，包括全場景分布式并行策略、極致的分布式訓練優(yōu)化技術(shù)，豐富多樣的模型小型化能力和高效的大模型分布式推理與部署方案。

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演講題目：

全場景高性能 AI 部署工具 FastDeploy

[S52367]

演講時間：

3 月 23 日 2:00PM

演講人：

雷青，百度飛槳高級產(chǎn)品經(jīng)理

演講概要：

FastDeploy 是一款全場景、極致高效、易用靈活的 AI 推理部署工具，支持云邊端部署。統(tǒng)一飛槳及生態(tài)的多端部署 API ，目前支持 Paddle Inference、Paddle Lite、TensorRT、ONNX Runtime、Poros 等推理引擎，一行命令可靈活切換多個推理引擎后端；同時支持 Triton Inference Server，一款工具可實現(xiàn)快速的云邊端部署。

通過集成 CV-CUDA、FastTokenier、FlyCV 等 AI 加速庫，以及 PaddleSlim 自動壓縮工具，實現(xiàn) AI 模型端到端的性能優(yōu)化。FastDeploy 精心完成了部署 API 設(shè)計，確保不同語言的開發(fā)者能夠享受到統(tǒng)一的 API 體驗，不同語言只需要 3 行核心代碼，就可以實現(xiàn)預置模型的高性能推理；預置的 160+SOTA 產(chǎn)業(yè)模型的端到端示例 ，快速完成 AI 的產(chǎn)業(yè)落地。

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