Lưu ngày: Tham gia AWS tại NVIDIA GTC, ngày 19–22 tháng XNUMX

Đăng ký miễn phí để NVIDIA GTC học hỏi từ các chuyên gia về cách AI và sự phát triển của Internet 3D đang tác động sâu sắc đến các ngành—và toàn xã hội. Chúng tôi đã chuẩn bị một số phiên AWS để hướng dẫn bạn cách sử dụng các dịch vụ AWS được hỗ trợ bởi công nghệ NVIDIA nhằm đáp ứng mục tiêu của bạn. Đám mây điện toán đàn hồi Amazon Các phiên bản (Amazon EC2) được hỗ trợ bởi GPU NVIDIA mang lại hiệu năng có thể mở rộng cần thiết để đào tạo máy học (ML) nhanh, suy luận ML tiết kiệm chi phí, máy trạm ảo từ xa linh hoạt và tính toán HPC mạnh mẽ.

AWS là Nhà tài trợ kim cương toàn cầu của hội nghị.

Phiên có sẵn

Mở rộng quy mô đào tạo Deep Learning trên Amazon EC2 bằng PyTorch (Được trình bày bởi Amazon Web Services) [A41454]
Khi các mô hình học sâu phát triển về quy mô và độ phức tạp, chúng cần được đào tạo bằng cách sử dụng các kiến ​​trúc phân tán. Trong phiên này, chúng tôi xem xét chi tiết về thuật toán song song dữ liệu được phân chia hoàn toàn (FSDP) của PyTorch, cho phép bạn đào tạo các mô hình học sâu trên quy mô lớn.

• Thứ Ba, ngày 20 tháng 2, lúc 00 giờ chiều – 2 giờ 50 chiều giờ PDT
• Diễn giả: Shubha Kumbadakone, Chuyên gia GTM cấp cao, AWS ML, AWS; và Less Wright, Kỹ sư đối tác, Meta

Hướng dẫn dành cho nhà phát triển về cách chọn GPU phù hợp để học sâu (Được trình bày bởi Amazon Web Services) [A41463]
Là một nhà phát triển deep learning hoặc nhà khoa học dữ liệu, việc chọn GPU phù hợp cho deep learning có thể là một thách thức. Trên AWS, bạn có thể chọn từ nhiều phiên bản điện toán EC2 dựa trên GPU NVIDIA tùy thuộc vào yêu cầu đào tạo và triển khai của bạn. Chúng tôi sẽ đi sâu vào cách chọn phiên bản phù hợp với nhu cầu của bạn trong phiên này.

• Có sẵn theo yêu cầu
• Diễn giả: Shashank Prasanna, Người hỗ trợ nhà phát triển cấp cao, AI/ML, AWS

Thiết kế thời gian thực trên đám mây với NVIDIA Omniverse trên Amazon EC2 (Được trình bày bởi Amazon Web Services) [A4631]
Trong phiên này, chúng ta thảo luận cách triển khai NVIDIA Omniverse Nucleus—công cụ cộng tác Universal Scene Description (USD)—trên các phiên bản điện toán EC2 Theo yêu cầu, Omniverse có thể mở rộng quy mô để đáp ứng nhu cầu của các nhóm toàn cầu.

• Có sẵn theo yêu cầu
• Diễn giả: Kellan Cartledge, Kiến trúc sư giải pháp điện toán không gian, AWS

Ứng dụng 5G Killer: Biến thực tế ảo và tăng cường thành hiện thực [A41234]
Thực tế mở rộng (XR), bao gồm thực tế tăng cường, ảo và hỗn hợp, luôn được hình dung là một trong những ứng dụng quan trọng cho 5G, vì XR yêu cầu độ trễ cực thấp và băng thông lớn để mang lại trải nghiệm tương đương có dây cho người dùng. Trong phiên này, chúng tôi chia sẻ cách Verizon, AWS và Ericsson đang cộng tác để kết hợp công nghệ 5G và XR với GPU NVIDIA, RTX vWS và CloudXR nhằm xây dựng cơ sở hạ tầng cho các dịch vụ XR thương mại trong nhiều ngành khác nhau.

• Thứ Ba, ngày 20 tháng 1, lúc 00 giờ chiều – 1 giờ 50 chiều giờ PDT
• Diễn giả: David Randle, Giám đốc Toàn cầu của GTM về Điện toán Không gian, AWS; Veronica Yip, Giám đốc sản phẩm và Giám đốc tiếp thị sản phẩm, NVIDIA; Balaji Raghavachari, Giám đốc điều hành, Chiến lược công nghệ, Verizon; và Peter Linder, Giám đốc Tiếp thị 5G, Bắc Mỹ, Ericsson

Tăng tốc và mở rộng quy mô GNN bằng Thư viện đồ thị sâu và GPU [A41386]
Đồ thị đóng vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng, bao gồm phát hiện ma túy, hệ thống đề xuất, phát hiện gian lận và an ninh mạng. Mạng thần kinh đồ thị (GNN) là phương pháp tiên tiến nhất hiện nay để tính toán việc nhúng đồ thị trong các ứng dụng này. Phiên này thảo luận về những cải tiến gần đây của Thư viện đồ thị sâu trên GPU NVIDIA trong chu kỳ phát hành DGL 0.9.

• Thứ Tư, ngày 21 tháng 2, lúc 00 giờ chiều – 2 giờ 50 chiều giờ PDT
• Diễn giả: Da Zheng, Nhà khoa học ứng dụng cấp cao, AWS

Giới thiệu về tác giả

Jeremy Singh là Giám đốc tiếp thị đối tác cho các đối tác lưu trữ trong Mạng đối tác AWS. Khi rảnh rỗi, anh thích đi du lịch, đi biển và dành thời gian cho chú chó Bolin của mình.