Catat tanggalnya: Bergabunglah dengan AWS di NVIDIA GTC, 19–22 September

Daftar gratis bagi NVIDIA GTC untuk belajar dari para ahli tentang bagaimana AI dan evolusi internet 3D sangat memengaruhi industri—dan masyarakat secara keseluruhan. Kami telah menyiapkan beberapa sesi AWS untuk memberi Anda panduan tentang cara menggunakan layanan AWS yang didukung oleh teknologi NVIDIA untuk memenuhi tujuan Anda. Cloud komputasi elastis Amazon Instans (Amazon EC2) yang didukung oleh GPU NVIDIA menghadirkan kinerja terukur yang diperlukan untuk pelatihan pembelajaran mesin (ML) yang cepat, inferensi ML yang hemat biaya, workstation virtual jarak jauh yang fleksibel, dan komputasi HPC yang andal.

AWS adalah Sponsor Global Diamond dari konferensi tersebut.

Sesi yang tersedia

Pelatihan Deep Learning Scaling di Amazon EC2 menggunakan PyTorch (Disajikan oleh Amazon Web Services) [A41454]
Karena model pembelajaran mendalam tumbuh dalam ukuran dan kompleksitas, mereka perlu dilatih menggunakan arsitektur terdistribusi. Dalam sesi ini, kami meninjau detail algoritme PyTorch fully sharded data parallel (FSDP), yang memungkinkan Anda melatih model deep learning dalam skala besar.

• Selasa, 20 September, pukul 2:00 – 2:50 PDT
• Pembicara: Shubha Kumbadakone, Spesialis Senior GTM, AWS ML, AWS; dan Less Wright, Partner Engineer, Meta

Panduan Pengembang untuk Memilih GPU yang Tepat untuk Pembelajaran Mendalam (Disajikan oleh Amazon Web Services) [A41463]
Sebagai pengembang pembelajaran mendalam atau ilmuwan data, memilih GPU yang tepat untuk pembelajaran mendalam dapat menjadi tantangan. Di AWS, Anda dapat memilih dari beberapa instans komputasi EC2 berbasis GPU NVIDIA bergantung pada persyaratan pelatihan dan penerapan Anda. Kami membahas cara memilih instans yang tepat untuk kebutuhan Anda di sesi ini.

• Tersedia sesuai permintaan
• Pembicara: Shashank Prasanna, Advokat Pengembang Senior, AI/ML, AWS

Desain Real-time di Cloud dengan NVIDIA Omniverse di Amazon EC2 (Disajikan oleh Amazon Web Services) [A4631]
Dalam sesi ini, kita membahas bagaimana, dengan menerapkan NVIDIA Omniverse Nucleus—mesin kolaborasi Universal Scene Description (USD)—pada instans komputasi EC2 On-Demand, Omniverse mampu menskalakan untuk memenuhi tuntutan tim global.

• Tersedia sesuai permintaan
• Pembicara: Kellan Cartledge, Arsitek Solusi Komputasi Spasial, AWS

Aplikasi Pembunuh 5G: Menjadikan Augmented Reality dan Virtual Reality [A41234]
Extended reality (XR), yang terdiri dari augmented reality, virtual, dan mixed reality, secara konsisten dibayangkan sebagai salah satu aplikasi pembunuh utama untuk 5G, karena XR membutuhkan latensi sangat rendah dan bandwidth besar untuk menghadirkan pengalaman yang setara dengan kabel bagi pengguna. Dalam sesi ini, kami membagikan bagaimana Verizon, AWS, dan Ericsson berkolaborasi untuk menggabungkan teknologi 5G dan XR dengan GPU NVIDIA, RTX vWS, dan CloudXR untuk membangun infrastruktur untuk layanan XR komersial di berbagai industri.

• Selasa, 20 September, pukul 1:00 – 1:50 PDT
• Pembicara: David Randle, Kepala Global GTM untuk Komputasi Spasial, AWS; Veronica Yip, Manajer Produk dan Manajer Pemasaran Produk, NVIDIA; Balaji Raghavachari, Direktur Eksekutif, Strategi Teknologi, Verizon; dan Peter Linder, Kepala Pemasaran 5G, Amerika Utara, Ericsson

Percepat dan Skala GNN dengan Deep Graph Library dan GPU [A41386]
Grafik memainkan peran penting dalam banyak aplikasi, termasuk penemuan obat, sistem pemberi rekomendasi, deteksi penipuan, dan keamanan siber. Graph neural networks (GNNs) adalah metode mutakhir saat ini untuk menghitung embeddings graf dalam aplikasi ini. Sesi ini membahas peningkatan terbaru dari Deep Graph Library pada GPU NVIDIA dalam siklus rilis DGL 0.9.

• Rabu, 21 September, pukul 2:00 – 2:50 PDT
• Pembicara: Da Zheng, Ilmuwan Terapan Senior, AWS

Tentang Penulis

Jeremy Singh adalah Manajer Pemasaran Mitra untuk mitra penyimpanan dalam Jaringan Mitra AWS. Di waktu luangnya, ia senang bepergian, pergi ke pantai, dan menghabiskan waktu bersama anjingnya, Bolin.