Збережіть дату: приєднайтеся до AWS на NVIDIA GTC, 19–22 вересня

Зареєструйтеся безкоштовно для NVIDIA GTC, щоб дізнатися від експертів про те, як штучний інтелект та еволюція 3D-інтернету глибоко впливають на індустрію та суспільство в цілому. Ми підготували кілька сеансів AWS, щоб дати вам вказівки щодо використання служб AWS на основі технології NVIDIA для досягнення ваших цілей. Обчислювальна хмара Amazon Elastic (Amazon EC2) екземпляри на основі графічних процесорів NVIDIA забезпечують масштабовану продуктивність, необхідну для навчання швидкому машинному навчанню (ML), економічно ефективного висновку ML, гнучких віддалених віртуальних робочих станцій і потужних HPC-обчислень.

AWS є глобальним діамантовим спонсором конференції.

Доступні сесії

Масштабування навчання глибокого навчання на Amazon EC2 за допомогою PyTorch (представлено Amazon Web Services) [A41454]
Оскільки моделі глибокого навчання зростають у розмірах і складності, їх необхідно навчати за допомогою розподілених архітектур. У цій сесії ми розглядаємо деталі алгоритму PyTorch fully sharded data parallel (FSDP), який дає змогу тренувати моделі глибокого навчання в масштабі.

• Вівторок, 20 вересня, о 2:00 – 2:50 PDT
• Доповідачі: Shubha Kumbadakone, Senior GTM Specialist, AWS ML, AWS; та Лесс Райт, інженер-партнер Meta

Посібник розробника щодо вибору правильних графічних процесорів для глибокого навчання (представлено Amazon Web Services) [A41463]
Для розробника глибокого навчання або спеціаліста з обробки даних вибрати правильний GPU для глибокого навчання може бути складно. На AWS ви можете вибирати з кількох обчислювальних екземплярів EC2 на базі NVIDIA GPU залежно від ваших вимог до навчання та розгортання. У цій сесії ми зануримося в те, як вибрати правильний екземпляр для ваших потреб.

• Доступний під замовлення
• Доповідач: Шашанк Прасанна, старший юрист розробників, AI/ML, AWS

Дизайн у реальному часі в хмарі за допомогою NVIDIA Omniverse на Amazon EC2 (представлено Amazon Web Services) [A4631]
У цій сесії ми обговорюємо, як завдяки розгортанню NVIDIA Omniverse Nucleus — механізму спільної роботи Universal Scene Description (USD) — на обчислювальних екземплярах EC2 On-Demand Omniverse може масштабуватися, щоб задовольнити вимоги глобальних команд.

• Доступний під замовлення
• Доповідач: Келлан Картледж, архітектор просторових обчислювальних рішень, AWS

Додаток 5G Killer: перетворюємо доповнену та віртуальну реальність на реальність [A41234]
Розширена реальність (XR), яка включає доповнену, віртуальну та змішану реальність, незмінно розглядається як одна з ключових програм-убивць для 5G, оскільки XR вимагає наднизької затримки та великої пропускної здатності, щоб забезпечити користувачам досвід, еквівалентний дротовому. У цій сесії ми розповідаємо, як Verizon, AWS і Ericsson співпрацюють, щоб поєднати технології 5G і XR з графічними процесорами NVIDIA, RTX vWS і CloudXR для створення інфраструктури для комерційних послуг XR у різних галузях.

• Вівторок, 20 вересня, о 1:00 – 1:50 PDT
• Доповідачі: Девід Рендл, глобальний керівник GTM для просторових обчислень, AWS; Вероніка Іп, менеджер із продуктів і менеджер з маркетингу продуктів, NVIDIA; Баладжі Рагхавачарі, виконавчий директор, Tech Strategy, Verizon; та Пітер Ліндер, керівник відділу маркетингу 5G, Північна Америка, Ericsson

Прискорюйте та масштабуйте GNN за допомогою бібліотеки Deep Graph та графічних процесорів [A41386]
Графіки відіграють важливу роль у багатьох додатках, включаючи пошук ліків, системи рекомендацій, виявлення шахрайства та кібербезпеку. Графові нейронні мережі (GNN) — це найсучасніший метод обчислення вбудованих графів у цих програмах. На цій сесії обговорюються нещодавні вдосконалення бібліотеки Deep Graph на графічних процесорах NVIDIA в циклі випуску DGL 0.9.

• Середа, 21 вересня, о 2:00 – 2:50 PDT
• Доповідач: Да Чжен, старший науковий співробітник AWS

Про автора

Джеремі Сінгх є менеджером з маркетингу партнерів для партнерів зі зберігання даних у партнерській мережі AWS. У вільний час він любить подорожувати, ходити на пляж і проводити час зі своїм собакою Боліном.