在 12 月 2 日至 6 日于拉斯維加斯舉行的這場年度大會上，了解更多有關 NVIDIA 最新技術的信息。

加速計算正在為 AI 和數據處理工作負載提供超強助力，幫助各行各業的企業以更短的時間和更低的成本實現更高的效率。

十多年來，NVIDIA 一直與亞馬遜云科技(AWS)合作，共同為全球企業和開發者帶來加速計算。

12 月 2 日至 6 日，NVIDIA 將在于拉斯維加斯舉行的亞馬遜云科技 re:Invent 2024 上展示全棧產品。與會者可以深入了解在亞馬遜云科技上所提供的各種 NVIDIA 軟硬件平臺，以及合作伙伴和客戶如何使用它們來加速計算最密集的工作負載。

重要會議包括：

“亞馬遜云科技上的 NVIDIA 加速計算平臺”，由 NVIDIA 加速計算產品總監 Dave Salvator 主講 (AIM110-S)

“在亞馬遜云科技上使用 NVIDIA 構建、定制和部署生成式 AI”，由 NVIDIA 產品經理 Abhishek Sawarkar 和 NVIDIA 高級產品市場 Charlie Huang 主講 (AIM241-S)

“推進物理 AI：適用于下一代機器人技術的NVIDIA Isaac Lab和亞馬遜云科技”，由 NVIDIA 技術市場工程師 Rishabh Chadha、亞馬遜云科技高級解決方案架構師 Abhishek Srivastav 和亞馬遜云科技首席企業架構師 Shaun Kirby 主講 (AIM113-S)

“NVIDIA AI 初創公司：正在進行的創新”，由 NVIDIA 初創加速計劃云合作伙伴關系和產品上市全球負責人 Jen Hoskins，以及來自 Bria、Contextual AI、Hippocratic AI、Mendel AI、Twelve Labs 和 Writer 等初創加速計劃會員公司的演講者主講 (AIM121-S)

“AI 驅動的價值：Capital One 優化客戶體驗之路”，由 NVIDIA 大語言模型軟件產品管理高級總監 Joey Conway 和 Capital One 首席科學家兼企業 AI 負責人 Prem Natarajan 主講 (AIM130-S)

“使用 RAPIDS 將亞馬遜云科技上的 Apache Spark 提速 5 倍”，由 NVIDIA 高級工程總監 Sameer Raheja 主講 (ANT208-S)

若要獲得更多上手體驗，請參加亞馬遜云科技 Jam 會議和工作坊：

AWS Jam：使用NVIDIA NIM構建 RAG 聊天智能體 (GHJ305)

在 AWS Batch 上使用 NVIDIA Isaac Lab 進行機器人仿真 (MFG319)

在NVIDIA Jetson上使用 AWS IoT Greengrass 實現邊緣計算 (IOT316)

使用NVIDIA BioNeMo構建可擴展的藥物發現應用 (HLS205)

使用NVIDIA Omniverse從照片、視頻和激光雷達創建沉浸式 3D 數字孿生 (CMP315)

NVIDIA 將在 1620 號展臺進行各種演示，包括即將在 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)和NVIDIA DGX Cloud 上推出的NVIDIA GB200 NVL72完整機架，以及來自波士頓動力的敏捷移動機器人 Spot。

(以上議程，請以大會官網公告的會議時間為準)

在亞馬遜云科技上展示 NVIDIA 平臺的其他演示包括：

使用NVIDIA Omniverse驅動數字孿生和物理 AI

使用 NVIDIA NIM 更快部署生成式 AI

使用NVIDIA AI Blueprint加速 AI 部署，包括用于加速藥物發現的生成式虛擬篩查

亞馬遜云科技上的 NVIDIA 加速計算平臺：硬件展示與介紹

基于亞馬遜云科技的 RAPIDS 欺詐預防參考架構

NVIDIA 還將展示來自精選合作伙伴和客戶的演示，包括初創公司 Balbix、Bria、Mendel AI、Standard Bots、Union 和 Writer。

與會者可以進一步了解有關 NVIDIA 在亞馬遜云科技上的全棧加速計算平臺的更多信息，包括今年發布的三種全新 Amazon EC2 實例類型：適用于大規模 AI 訓練和推理的 Amazon EC2 P5e 實例、適用于 AI 和圖形的 G6e 實例以及適用于小模型部署的 G6 實例。

此外，與會者還可以了解 NVIDIA 經 GPU 優化的軟件堆棧如何為各項亞馬遜云科技服務帶來高性能，使開發者能夠輕松地在云中加速他們的應用，例如：

生成式 AI：NVIDIA NeMo和 NIM 微服務作為NVIDIA AI Enterprise軟件平臺的一部分提供，并且可在亞馬遜云科技 Marketplace 中使用，可在 Amazon EC2、Amazon SageMaker 和 Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)上實現生成式 AI 構建、定制和部署。

數字孿生和物理 AI：亞馬遜云科技上的NVIDIA Earth-2氣象仿真，以及使用 AWS Batch 進行機器人仿真和學習的NVIDIA Isaac Sim和 Isaac Lab。

醫療：適用于藥物發現應用的 NVIDIA BioNeMo，包括適用于虛擬篩選的 NVIDIA AI Blueprint 以及適用于蛋白質預測和小分子生成的 NIM 微服務，由 AWS Healthomics 提供支持。

數據處理：用于加速分析和機器學習工作負載的RAPIDS Accelerator for Apache Spark，可在 Amazon EMR、Amazon EC2 和 Amazon EMR on EKS 上使用。

邊緣 AI：AWS IoT Greengrass 與 NVIDIA Jetson 結合使用，可簡化生成式 AI 模型的部署，以及互聯邊緣設備群與機器人編隊的管理。

NVIDIA 初創加速計劃是一項面向前沿初創公司的計劃。其成員已經在使用亞馬遜云科技上的 NVIDIA 平臺來測試、開發和部署最具挑戰性的工作負載：

Twelve Labs 在升級到 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 后，每秒處理請求服務的推理能力最多提高了 7 倍。該公司即將以 NIM 微服務的形式推出 Marengo 和 Pegasus 模型，驅動能夠對嵌入式企業視頻檔案進行語義搜索的視頻 Al 解決方案。

Wiz 使用 NIM 微服務進行 DSPM 數據分類，其推理吞吐速度較其他替代方案提高一倍。

Writer 使用搭載 NVIDIA H100 GPU 的 SageMaker HyperPod 將模型迭代周期加快了 3 倍。借助 NVIDIA 加速計算和亞馬遜云科技，Writer 優化了其 Palmyra 模型的訓練和推理，大大縮短了客戶的產品上市時間。

NVIDIA 初創加速計劃通過提供最新的 NVIDIA 技術、接觸風投公司的機會以及獲取技術資源和專家的支持，幫助初創公司更快發展。

報名參加亞馬遜云科技 re:Invent，了解企業如何使用亞馬遜云科技上的 NVIDIA 加速計算加快其生成式 AI 和數據處理工作負載。