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

• 基于 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 & 顏子杰

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，并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 庫中基于 GPU 的 ANN 并行算法和工具，包括：IVF-Flat、IVF-PQ、基于圖的方法等

• ANN 算法中使用的關鍵優化技術，特別是并行 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：

• 用于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

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