NVIDIA GTC 大會將于 2023 年 3 月 20 日- 23 日舉行，主題演講全球首播將于北京時間 3 月 21 日晚 11:00 開始，中國重播將于北京時間 3 月 22 日上午 10:00 開始。

NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛將在此次 GTC 主題演講中分享 NVIDIA 加速計算平臺如何推動人工智能、元宇宙、云技術和可持續(xù)計算的下一波浪潮。

這場為期四天的活動包括由眾多研究者、開發(fā)者和行業(yè)領袖主持的 650 多場會議。NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛表示：“AI 正迎來有史以來最輝煌的時刻。新的 AI 技術和迅速蔓延的應用正在改變科學和各行各業(yè)，并為成千上萬的新公司開辟新的疆域。這將是我們迄今為止最重要的一次 GTC。”

第一篇乘高性能網絡之勢，促加速計算之局聚焦了加速計算和 NVIDIA 網絡關鍵技術的相關專題。系列二文章則重點介紹了圍繞 NVIDIA DPU 在現(xiàn)代私有云基礎設施中的關鍵用例的觀看派對。

本文將繼續(xù)為您介紹四場網絡專題演講，深度發(fā)掘 NVIDIA 網絡的創(chuàng)新進程及應用場景，速來預約 ！

01

開放式以太網賦能電信云服務

嘉賓：

Charles Conte

Comcast 執(zhí)行總監(jiān)

David Iles

NVIDIA 以太網交換機高級總監(jiān)

時間：

2023 年 3 月 24 日 CST（北京時間）

星期五

上午 1:00 – 1:50

會議代碼：[S51751]

現(xiàn)代云和電信服務需要高性能網絡，同時不能影響其關鍵任務基礎設施和應用程序的開放性。Comcast 將介紹他們如何利用 NVIDIA Pure SONiC、Spectrum 交換機和 BlueField DPU 開放式以太網技術來部署其云網絡架構（Cloud Fabric）服務。通過本次專題演講，您將了解如何基于運行 SONiC 網絡操作系統(tǒng)的 Spectrum 以太網交換機設計和構建網絡拓撲結構，以實現(xiàn)創(chuàng)新、開放的 400G 網絡，為下一代 AI 和 HPC 應用做好準備。

02

AI 和云時代的網絡安全變革

嘉賓：

Andrew Ossipov

思科安全業(yè)務群杰出工程師

Ami Badani

NVIDIA 網絡副總裁

時間：

2023 年 3 月 23 日 CST（北京時間）

星期四

上午 3:00 – 3:25

會議代碼：[S52155]

與行業(yè)安全專家一起了解網絡安全的演變以及對零信任方法的需求。無論員工和應用程序位于何處，混合工作模式要求企業(yè)重新評估并為工作場所、員工和工作負載帶來安全革新。隨著安全工作負載從邊緣的集中式設備過渡到在數(shù)據(jù)中心和云中的每臺服務器上運行的虛擬實例，強大的可編程處理器變得至關重要。隨著人工智能、機器學習、5G 和物聯(lián)網的最新趨勢，數(shù)據(jù)中心架構師正面臨著挑戰(zhàn)，既要滿足對規(guī)模和加速性能日益增長的需求，又要在不斷變化的威脅形勢下保持和創(chuàng)新最高級別的安全性。此專題演講將討論現(xiàn)行方法所面臨的挑戰(zhàn)，并分享采用全新卸載、加速和隔離安全方法的技術和策略。

03

深度技術解讀

部署在 NVIDIA DPU 上

運行的 vSphere

嘉賓：

Dave Morera

VMware vSphere 技術

市場高級架構師

Meghana Badrinath

VMware 技術產品經理

時間：

2023 年 3 月 22 日 CST（北京時間）

星期三

上午 5:00 – 5:50

會議代碼：[S52382]

此專題演講將探討在 DPU 上運行的 vSphere 如何將流量卸載到 DPU，從而釋放額外的工作負載資源，實現(xiàn)零信任安全和增強的性能。那么什么使得在 DPU 上的 vSphere 如此擅長提高性能呢？當然不僅僅是因為使用了 DPU 。參與此專題演講來尋找答案和更多技術要點，以幫助您認識 DPU 和在 DPU 上運行的 vSphere 的強大功能。

04

擴展深度學習訓練：

使用 NCCL 實現(xiàn) GPU 間快速通信

嘉賓：

Sylvain Jeaugey

NVIDIA 首席工程師

時間：

2023 年 3 月 22 日 CST（北京時間）

星期四

上午 4:00 – 4:50

會議代碼：[S51111]

此專題演講將介紹為什么 GPU 間快速通信對加速深度學習訓練至關重要，并了解如何確保系統(tǒng)具有適合模型的性能水平。發(fā)掘 NCCL，即所有深度學習框架用于 GPU 間通信的 GPU 間通信庫，以及它如何將 NVLink 與 InfiniBand 等高速網絡結合起來，將通信速度提高一個數(shù)量級，使訓練能夠在數(shù)百甚至數(shù)千個 GPU 上運行。了解 Hopper GPU 和 ConnectX-7 的新技術如何使 NCCL 性能在最新一代 DGX 和 HGX 系統(tǒng)上達到新高。最后，了解 NCCL 的最新進展，以及下一步的改進。

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