當談到快手，你會想到什么？

全年超 500 億次播放量的快手短??？還是 24H 突破 6.7 億觀看的周杰倫獨家“哥友會”？

今天我們想聊聊，隱藏在繁榮數字社區背后的另一面——走在技術浪潮尖端的快手。

2022 年 10 月，在多媒體領域頂級會議 ACM Multimedia 舉辦的短視頻多碼率算法挑戰賽中，快手超越全球百余支參賽隊伍獲得第一名，相關論文《PDAS: Probability-Driven Adaptive Streaming for Short Video》被會議收錄。

同年 5 月，在由全球語音技術頂尖會議 INTERSPEECH 2022 與微軟聯合舉辦的音頻丟包隱藏挑戰賽中，快手在主辦方評估的丟包隱藏平均主觀意見分（PLCMOS），深度降噪平均主觀意見分（DNSMOS），眾包平均主觀意見分（CMOS）和語音識別字準確率（WAcc）四項指標中均排名第一，綜合得分獲得世界冠軍。

自成立至今，快手已陸續在學研合作方面取得重量級的科技獎項肯定，積累了 7000 多件國內外專利，覆蓋從視頻推薦系統、基礎設施、音視頻處理、多媒體理解、計算機視覺和圖形學等方面。同時，快手也是 H.266/VVC 標準的主要技術貢獻公司?？焓忠曨l標準技術團隊自 2018 年起積極而高效地參與 H.266/VVC 國際視頻編解碼標準的制定，累計被采納的核心技術提案有 45 件之多，在 80 多家參與公司中位居前列。

目前，快手在支持 HDR 畫質和全景 4K 視頻和直播、多碼率自適應、編解碼等技術領域處于行業領先地位，為用戶提供清晰、流暢的音視頻體驗；同時利用 AI 技術，推出了影音特效、數字人等多種創作工具，賦能創意創作，增強人機交互體驗。

近期，以 ChatGPT 為代表的大模型面世，帶來了 AI 大模型技術熱潮。研究表明，知識密集任務中越大的模型學習效率越高（相同訓練數據量下，模型越大任務效果越好），主流大模型的參數大都超過了千億 (100B) 規模，同時也給模型的高效訓練和推理部署帶來嚴峻挑戰。而快手圍繞提高模型計算效率和可部署開展技術攻關，沉淀了一套通用的混合并行訓練、壓縮、推理整體解決方案，先后落地由百億參數 Dense 模型到千億參數 MOE 模型，助力業務取得顯著收益。

此外，快手 to B 品牌 StreamLake 將沉淀多年的音視頻和 AI 等關鍵技術能力以產品化的形式對外開放，為企業客戶提供一站式的音視頻+AI 解決方案。

本次 GTC 大會上，來自快手的技術專家將帶來精彩的內容分享，涵蓋畫質提升、數字人、性能優化等話題，還將分享多模態超大模型在短視頻場景的落地應用，干貨滿滿，不容錯過！

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以下為議題簡介。

GTC23 快手演講推薦

快手視頻質量評價和畫質增強解決方案

會議代碼：[S52305]

演講時間：3 月 22 日 即可在線觀看

演講嘉賓：

孫明，快手音視頻圖像算法負責人

演講概要：

快手擁有大量 UGC 視頻，視頻不僅內容多樣，且從生產到消費鏈路較長，不可避免會影響視頻清晰度。

為了提升用戶體驗，快手針對 UGC 視頻特性，提出視頻畫質評估算法體系（KVQ）和畫質修復增強方案（KRP/KEP）。其中 KVQ 算法體系包括 noise/blocky/blur等子維度，KRP/KEP 畫質解決方案包括 SR/deblur/deart 等算子，兩者相輔相成，大幅提升消費側畫質清晰度。本次演講將分享快手在視頻質量評價和畫質增強方面的經驗與解決方案。

快手 3D 數字人直播及互動解決方案

會議代碼：[S52307]

演講時間：3 月 22 日3:00 PM

演講嘉賓：

簡偉華，快手視覺互動技術負責人

演講概要：

快手圍繞 3D 數字人開播及互動落地，在直播、社交等領域進行了系列實踐，背后來自數字人開播互動技術方案的強大支撐——分別是快手虛擬世界互動平臺（Kuaishou Metaverse Interactive Platform，簡稱 KMIP），基于 PAAS 技術基礎支撐各種上層應用；以及快手虛擬演播助手（Kuaishou Virtual Studio，簡稱 KVS），面向多應用場景。

本場演講將介紹快手 KMIP 和 KVS 的架構，并分享如何通過 KVS 應用商店，接入快手虛擬世界應用生態，與數億用戶一起共拓元宇宙應用市場。

基于 TensorRT 的端到端子圖優化框架

會議代碼：[S51416]

演講時間：3 月 23 日 9:00 AM

演講嘉賓：

門春雷，快手算法引擎專家

演講概要：

快手 AI 預估系統廣泛采用 TensorRT 加速計算。實踐發現，TensorRT 在通用模型上性能 SOTA，但是在業務模型中存在一些性能瓶頸子圖，需要進一步優化。

為了優化性能瓶頸子圖，快手設計了一種利用 AI 編譯器優化子圖的端到端框架，該框架分析 ONNX Graph 中性能瓶頸子圖并自動切分，利用 AI 編譯器進行圖優化并生成實現程序，然后填充到 TensorRT Plugin，同時生成優化后 ONNX Graph，用于生成 TensorRT Engine。本演講將分享快手基于 TensorRT 的端到端子圖優化框架及其應用。

針對大型推薦模型的性能優化

會議代碼：[S51566]

演講時間：3 月 23 日 11:00 AM

演講嘉賓：

梁瀟，快手軟件架構師

演講概要：

快手的推薦系統面臨模型規模大、海量候選集等挑戰。

本場演講將主要探討如何對訪存密集型的推薦系統進行深度優化，使得在一臺機器上的 GPU 和 CPU 資源均被充分利用，從而提高服務的吞吐。

多模態超大模型在短視頻場景落地應用

會議代碼：[SE52361]

演講時間：3 月 22 日 3:00 PM

演講嘉賓：

張勝卓，快手算法引擎專家

韓青長，快手算法引擎工程師

李杰，快手算法引擎工程師

門春雷，快手算法引擎專家

演講概要：

快手擁有海量的短視頻和直播數據，利用這些數據研發預訓練大模型，可以提高多模態特征等通用內容理解能力，助力推薦、廣告、搜索等核心業務發展。針對千億參數超大模型，快手沉淀了訓練、AutoML、推理優化和預估框架整套解決方案，助力多模態超大模型在短視頻場景落地應用。本場演講將分享快手在相關方面的探索與進展。

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關于 GTC23

NVIDIA GTC是一個面向全球 AI 開發者的大會，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工具、計算機視覺、對話式 AI/NLP、數據科學、深度學習、推薦系統/個性化、元宇宙等多個主題。目前已確認參與本屆 GTC 的重磅嘉賓包括：Open AI 的聯合創始人兼首席科學家 Ilya Stutskever、DeepMind 的創始人兼 CEO Demis Hassabis 等。NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛將在本次 GTC 主題演講中分享 NVIDIA 加速計算平臺如何推動 AI、元宇宙、云技術和可持續計算的下一波浪潮。

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