NVIDIA GTC 大會將于 2023 年 3 月 20 日- 23 日舉行,主題演講全球首播將于北京時間 3 月 21 日晚 11:00 開始,中國重播將于北京時間 3 月 22 日上午 10:00 開始。
NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛將在此次 GTC 主題演講中分享 NVIDIA 加速計算平臺如何推動人工智能、元宇宙、云技術和可持續(xù)計算的下一波浪潮。
這場為期四天的活動包括由眾多研究者、開發(fā)者和行業(yè)領袖主持的 650 多場會議。NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛表示:“AI 正迎來有史以來最輝煌的時刻。新的 AI 技術和迅速蔓延的應用正在改變科學和各行各業(yè),并為成千上萬的新公司開辟新的疆域。這將是我們迄今為止最重要的一次 GTC。”
第一篇乘高性能網(wǎng)絡之勢,促加速計算之局聚焦了加速計算和 NVIDIA 網(wǎng)絡關鍵技術的相關專題。系列二文章則重點介紹了圍繞 NVIDIA DPU 在現(xiàn)代私有云基礎設施中的關鍵用例的觀看派對。
本文將繼續(xù)為您介紹四場網(wǎng)絡專題演講,深度發(fā)掘 NVIDIA 網(wǎng)絡的創(chuàng)新進程及應用場景,速來預約 !
01
開放式以太網(wǎng)賦能電信云服務
嘉賓:
Charles Conte
Comcast 執(zhí)行總監(jiān)
David Iles
NVIDIA 以太網(wǎng)交換機高級總監(jiān)
時間:
2023 年 3 月 24 日 CST(北京時間)
星期五
上午 1:00 – 1:50
會議代碼:[S51751]
現(xiàn)代云和電信服務需要高性能網(wǎng)絡,同時不能影響其關鍵任務基礎設施和應用程序的開放性。Comcast 將介紹他們?nèi)绾卫?NVIDIA Pure SONiC、Spectrum 交換機和 BlueField DPU 開放式以太網(wǎng)技術來部署其云網(wǎng)絡架構(Cloud Fabric)服務。通過本次專題演講,您將了解如何基于運行 SONiC 網(wǎng)絡操作系統(tǒng)的 Spectrum 以太網(wǎng)交換機設計和構建網(wǎng)絡拓撲結構,以實現(xiàn)創(chuàng)新、開放的 400G 網(wǎng)絡,為下一代 AI 和 HPC 應用做好準備。
02
AI 和云時代的網(wǎng)絡安全變革
嘉賓:
Andrew Ossipov
思科安全業(yè)務群杰出工程師
Ami Badani
NVIDIA 網(wǎng)絡副總裁
時間:
2023 年 3 月 23 日 CST(北京時間)
星期四
上午 3:00 – 3:25
會議代碼:[S52155]
與行業(yè)安全專家一起了解網(wǎng)絡安全的演變以及對零信任方法的需求。無論員工和應用程序位于何處,混合工作模式要求企業(yè)重新評估并為工作場所、員工和工作負載帶來安全革新。隨著安全工作負載從邊緣的集中式設備過渡到在數(shù)據(jù)中心和云中的每臺服務器上運行的虛擬實例,強大的可編程處理器變得至關重要。隨著人工智能、機器學習、5G 和物聯(lián)網(wǎng)的最新趨勢,數(shù)據(jù)中心架構師正面臨著挑戰(zhàn),既要滿足對規(guī)模和加速性能日益增長的需求,又要在不斷變化的威脅形勢下保持和創(chuàng)新最高級別的安全性。此專題演講將討論現(xiàn)行方法所面臨的挑戰(zhàn),并分享采用全新卸載、加速和隔離安全方法的技術和策略。
03
深度技術解讀
部署在 NVIDIA DPU 上
運行的 vSphere
嘉賓:
Dave Morera
VMware vSphere 技術
市場高級架構師
Meghana Badrinath
VMware 技術產(chǎn)品經(jīng)理
時間:
2023 年 3 月 22 日 CST(北京時間)
星期三
上午 5:00 – 5:50
會議代碼:[S52382]
此專題演講將探討在 DPU 上運行的 vSphere 如何將流量卸載到 DPU,從而釋放額外的工作負載資源,實現(xiàn)零信任安全和增強的性能。那么什么使得在 DPU 上的 vSphere 如此擅長提高性能呢?當然不僅僅是因為使用了 DPU 。參與此專題演講來尋找答案和更多技術要點,以幫助您認識 DPU 和在 DPU 上運行的 vSphere 的強大功能。
04
擴展深度學習訓練:
嘉賓:
Sylvain Jeaugey
NVIDIA 首席工程師
時間:
2023 年 3 月 22 日 CST(北京時間)
星期四
上午 4:00 – 4:50
會議代碼:[S51111]
此專題演講將介紹為什么 GPU 間快速通信對加速深度學習訓練至關重要,并了解如何確保系統(tǒng)具有適合模型的性能水平。發(fā)掘 NCCL,即所有深度學習框架用于 GPU 間通信的 GPU 間通信庫,以及它如何將 NVLink 與 InfiniBand 等高速網(wǎng)絡結合起來,將通信速度提高一個數(shù)量級,使訓練能夠在數(shù)百甚至數(shù)千個 GPU 上運行。了解 Hopper GPU 和 ConnectX-7 的新技術如何使 NCCL 性能在最新一代 DGX 和 HGX 系統(tǒng)上達到新高。最后,了解 NCCL 的最新進展,以及下一步的改進。
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原文標題:GTC23 | 乘高性能網(wǎng)絡之勢,促加速計算之局系列三
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原文標題:GTC23 | 乘高性能網(wǎng)絡之勢,促加速計算之局系列三
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