面向全球 AI 開發(fā)者的 GTC 2023 今日拉開帷幕，這場被 NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛描述為 “迄今為止最重要的一次 GTC”，將帶來 650 多場演講、專家座談會和特別活動，幾乎涵蓋了計算領(lǐng)域的所有熱門內(nèi)容，預(yù)計將有超過 25 萬人報名參加。 本次 GTC 大會，來自騰訊云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群（CSIG），技術(shù)工程事業(yè)群（TEG），互動娛樂事業(yè)群（IEG）的技術(shù)專家們將帶來精彩的內(nèi)容分享，話題包括使用 Ampere 架構(gòu)的結(jié)構(gòu)化稀疏功能加速深度學(xué)習(xí)模型推理、基于異構(gòu)計算的云端 AI 推理加速、基于 GPU 構(gòu)建和優(yōu)化大規(guī)模向量索引、騰訊“混元” AI 大模型、使用 NVIDIA RTX 光線追蹤技術(shù)實現(xiàn)更好的發(fā)絲實時渲染，以及騰訊智能汽車云。 演講涵蓋基礎(chǔ)架構(gòu)，框架，模型，應(yīng)用等多個層面的內(nèi)容，長按掃描下方海報二維碼，或點(diǎn)擊閱讀原文，注冊 GTC 并提前預(yù)約觀看騰訊精彩演講。

以下為本次 GTC 大會騰訊演講具體介紹：

騰訊云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群（CSIG）演講

車云一體，加速自動駕駛量產(chǎn)落地

會議代碼：[S52357]

演講時間：3 月 22 日 即可在線觀看

（點(diǎn)播形式）

演講嘉賓：

劉澍泉

騰訊智慧出行副總裁

演講概要：

在軟件定義的汽車的趨勢下，汽車制造商需要包括數(shù)據(jù)庫、高精地圖、數(shù)據(jù)采集和標(biāo)記、AI 模型訓(xùn)練在內(nèi)的服務(wù)，以及連接和安全工具鏈，以實現(xiàn)更高效率的部署。

針對這些行業(yè)需求，騰訊推出了智能汽車云?；谠啤⒋髷?shù)據(jù)和人工智能的優(yōu)勢，騰訊應(yīng)用 NVIDIA GPU 和 SDK，開發(fā)了 TI-One 訓(xùn)練平臺和計算加速套件 TACO Kit，以加速自動駕駛汽車的 AI 模型訓(xùn)練和推理。NVIDIA 在渲染和自動駕駛仿真的技術(shù)能力也幫助騰訊研發(fā)了數(shù)字孿生環(huán)境和自動駕駛汽車虛擬仿真平臺。騰訊智能汽車云平臺可將數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換、加載周期的工作量降低 80% ，標(biāo)注成本降低 70% ，模型訓(xùn)練總擁有成本降低 50% 。騰訊智能汽車云正在幫助博世等領(lǐng)先的自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)商，在國內(nèi)開發(fā)新的自動駕駛研發(fā)平臺。

云端 AI 推理加速：

一種跨平臺和框架透明的方式

會議代碼：[S52332]

演講時間：3 月 22 日 即可在線觀看

（點(diǎn)播形式）

演講嘉賓：

葉帆

騰訊云異構(gòu)計算專家級工程師

異構(gòu)研發(fā)負(fù)責(zé)人

演講概要：

從產(chǎn)品推薦到自動駕駛汽車再到在線聊天機(jī)器人，AI 在我們的日常生活中變得越來越普及。考慮到 AI 應(yīng)用程序的廣泛應(yīng)用，AI 推理很可能會在云端的不同硬件目標(biāo)上運(yùn)行。這種硬件異構(gòu)性引發(fā)了軟件層面的挑戰(zhàn)，尤其是當(dāng)開發(fā)人員經(jīng)常發(fā)現(xiàn)自己使用獨(dú)立的軟件棧在不同的硬件目標(biāo)上開發(fā)推理應(yīng)用程序時。

基于此，騰訊計算加速套件 TACO Infer 旨在讓所有開發(fā)人員，無論其 AI 開發(fā)經(jīng)驗如何，都可以使用他們選擇的模型、框架和硬件后端來加速深度學(xué)習(xí)推理。TACO Infer 提供了一個跨平臺的統(tǒng)一優(yōu)化接口，對深度學(xué)習(xí)框架透明，如 TensorFlow 或 PyTorch。TACO Infer 的可擴(kuò)展設(shè)計，還有助于在針對不同設(shè)備時，可集成第三方和社區(qū)開源軟件。

騰訊技術(shù)工程事業(yè)群（TEG）演講

騰訊 “混元” 生成式 AI 大模型：

文字生成圖像

會議代碼：[S52337]

演講時間：3 月 22 日 4:00 PM

演講嘉賓：

蘆清林

騰訊高級算法研究員

演講概要：

在全球最權(quán)威的跨模態(tài)視頻檢索數(shù)據(jù)集排行榜（MSR-VTT、MSVD、LSMDC、DiDeMo、ActivityNet），騰訊“混元”AI 大模型接連拿下第一名，實現(xiàn)了該領(lǐng)域的大滿貫。尤其是在 MSR-VTT 榜單上，“混元”AI 大模型將文本生成視頻的檢索準(zhǔn)確率提升至 55% ，領(lǐng)先第二名 1.7% 。

目前，“混元”AI 大模型已廣泛應(yīng)用于創(chuàng)作、搜索、推薦等騰訊的廣告業(yè)務(wù)場景，幫助廣告創(chuàng)作者和商業(yè)伙伴預(yù)測視頻內(nèi)容與消費(fèi)群體的興趣關(guān)聯(lián)度，提升創(chuàng)作效率。2022 年 12 月，騰訊推出了國內(nèi)首個低成本、可部署的萬億級參數(shù) NLP 模型 HunYuan-NLP 1T。基于騰訊的 Ampere GPU 集群、高速網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和“太極”PTM 平臺，僅用 256 張 Ampere GPU 就能在一天內(nèi)完成訓(xùn)練，整體訓(xùn)練成本僅為之前的 1/8。騰訊目前正致力于 text-to-image 大型模型的開發(fā)，并取得了很大進(jìn)展。本次演講將詳細(xì)介紹“混元”text-to-image 大型生成式模型。

GPU 加速大規(guī)模向量索引構(gòu)建

會議代碼：[SE51475]

演講時間：3 月 22 日 2:30 PM

演講嘉賓：

李晨

騰訊高級工程師

演講概要：

大規(guī)模向量檢索引擎在騰訊諸多業(yè)務(wù)中有所應(yīng)用，在百億級召回場景中提供低延遲、高召回率的在線服務(wù)。但隨著索引規(guī)模的增加，向量索引的構(gòu)建已經(jīng)成為日常索引的更新瓶頸。

離線向量 IVF 索引構(gòu)建，在引入 GPU 優(yōu)化之前，索引構(gòu)建工作依托 Hadoop 平臺進(jìn)行，引入 NVIDIA GPU 改造后索引構(gòu)建成本降低 60%。索引構(gòu)建的優(yōu)化工作主要由兩部分組成：1. IVF KMeans 聚類；2. 百億向量在海量聚類中心上的 FIT 過程。本次演講將介紹如何基于 GPU 構(gòu)建大規(guī)模向量索引及其優(yōu)化過程。

NVIDIA Ampere 架構(gòu)的結(jié)構(gòu)化稀疏功能

及其在騰訊微信搜索的應(yīng)用

會議代碼：[S51299]

演講時間：3 月 22 日 2:00 PM

演講嘉賓：

李運(yùn)

騰訊高級算法工程師

白鴻驍

NVIDIA GPU 計算專家團(tuán)隊工程師

演講概要：

NVIDIA Ampere 架構(gòu)帶來了全新的 2:4 結(jié)構(gòu)化稀疏功能。利用稀疏 Tensor Core，Ampere GPU 可以在硬件層面加速許多深度學(xué)習(xí)模型推理。

本次演講將介紹新的稀疏功能，以及相對應(yīng)的通用訓(xùn)練方法以及利用此特性的推理加速手段。騰訊機(jī)器學(xué)習(xí)平臺部也將帶來他們針對此稀疏功能的新訓(xùn)練方法，在維持精度的前提下大大加速訓(xùn)練。借助稀疏功能的推理加速，騰訊在微信搜索的一些相關(guān)服務(wù)上得到了 1.3-1.8 倍的加速。

騰訊互動娛樂事業(yè)群（IEG）精彩演講

使用光線追蹤技術(shù)實現(xiàn)更好的發(fā)絲實時渲染

會議代碼：[S51294]

演講時間：3 月 20 日 3:00 PM

演講嘉賓：

傅錫豪

騰訊軟件工程師

演講概要：

雖然現(xiàn)代 GPU 的算力正在蓬勃發(fā)展，但是基于物理的實時毛發(fā)渲染仍遠(yuǎn)未得到解決。曾經(jīng)基于發(fā)片的毛發(fā)是游戲中最常見的建模技術(shù)，而近些年基于發(fā)絲的毛發(fā)正在越來越頻繁地被使用。然而，通過光柵化將毛發(fā)繪制成數(shù)百萬個細(xì)三角形條帶會導(dǎo)致過度繪制問題，給 GPU 帶來巨大的負(fù)擔(dān)。

考慮到 NVIDIA GPU 不斷攀升的光線追蹤性能，實時光線追蹤渲染是否是比光柵化更好的選擇這一話題值得探討。本次演講將分享使用 NVIDIA RTX 技術(shù)，以更高效率和質(zhì)量渲染發(fā)絲的幾種嘗試，主要包括三個方面：（1）DXR 中高效準(zhǔn)確的光線-發(fā)絲相交方法；(2) 混合多重散射解決方案和 (3) 針對發(fā)絲的去噪。

預(yù)約感興趣的演講內(nèi)容

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例如：搜索演講代碼 [S52337]，該演講為VOD（在線點(diǎn)播形式），點(diǎn)擊右上角五角星，將該演講添加至您的日程。

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