NVIDIA GTC 将于 2023 年 3 月 20 日-23 日在线上举行，包括超过 650 场演讲、专家座谈会以及特别活动，涵盖加速计算和开发工具、计算机视觉、对话式 AI/NLP、数据科学、深度学习、数字孪生和世界仿真、图形和 XR、高性能计算、推荐系统/个性化等多个主题。全球范围的技术专家、开发者、研究人员、创作者、IT 决策者和企业领袖将汇聚于此，了解 AI、加速计算及其他领域的突破性进展，以及如何利用这些技术力量推动新一轮的创新。
NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋将在主题演讲中分享 NVIDIA 加速计算平台如何推动 AI、元宇宙、云技术和可持续计算的下一波浪潮。目前已确认参与本届 GTC 的重磅嘉宾包括：Open AI 的联合创始人兼首席科学家 Ilya Stutskever、DeepMind 的创始人兼 CEO Demis Hassabis 等。此外，以百度、阿里巴巴、腾讯、字节跳动、快手、美团、网易为代表的中国互联网科技企业的加入，更为此次大会的嘉宾阵容又添一笔。
本次 GTC 大会上，来自百度的四位专家将带来精彩的内容分享，涵盖飞桨深度学习框架以及端到端开发套件与工具，还有业界首个同时支持复杂算法+超大图+超大离散模型的大规模图学习训练技术 PGLBox。
GTC23 百度演讲推荐
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演讲题目：
飞桨深度学习平台高效支持大模型生产及应用
[S52366]
演讲时间：
3 月 22 日即可在线观看
演讲人：
马艳军，百度 AI 技术生态总经理
演讲概要：
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演讲题目：
PGLBox：百度基于 GPU 的超大规模图模型训练框架
[SE51302]
演讲时间：
3 月 22 日 3:30PM
演讲人：
焦学武，百度主任架构师、百度 MEG 商业模型中台技术负责人
演讲概要：
PGLBox 是百度研发的基于 GPU 的大规模图模型训练框架，支持数百亿节点和边的图模型全 GPU 训练，已在百度广泛部署。与传统的基于 GPU 的分布式解决方案相比，PGLBox 可以在相同的成本下获得 28 倍的训练加速。相比业界主流的分布式 CPU 解决方案，PGLBox 具有超高性能、超大规模、算法丰富、灵活易用、落地广泛等优势。
PGLBox 由以下主要组件组成：
超高性能的分布式 GPU 图学习训练框架，图存储、深度行走、采样和训练全流程 GPU 化，通过使用 GPU 并行技术大大加快了图模型的样本生成和训练。
业界首个多级存储图引擎，对图/属性/模型差异化存储构建多级存储体系，能够使用单台 GPU 服务器训练数百亿节点和边的图模型。
吞吐最大化的流水线架构，采样、属性拉取、参数拉取和模型训练的流水线架构，高效进行端到端的图模型训练。
预置丰富的图表示学习算法，支持跨场景异构图建模和复杂图属性建模，首次实现 ERNIE-Sage + 大规模图结构信息 + 大规模离散特征的统一建模。
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演讲题目：
面向大模型的端到端套件 PaddleFleetX
[S51309]
演讲时间：
3 月 23 日 10:00AM
演讲人：
敖玉龙，百度资深工程师
演讲概要：
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演讲题目：
全场景高性能 AI 部署工具 FastDeploy
[S52367]
演讲时间：
3 月 23 日 2:00PM
演讲人：
演讲概要：
FastDeploy 是一款全场景、极致高效、易用灵活的 AI 推理部署工具，支持云边端部署。统一飞桨及生态的多端部署 API ，目前支持 Paddle Inference、Paddle Lite、TensorRT、ONNX Runtime、Poros 等推理引擎，一行命令可灵活切换多个推理引擎后端；同时支持 Triton Inference Server，一款工具可实现快速的云边端部署。
通过集成 CV-CUDA、FastTokenier、FlyCV 等 AI 加速库，以及 PaddleSlim 自动压缩工具，实现 AI 模型端到端的性能优化。FastDeploy 精心完成了部署 API 设计，确保不同语言的开发者能够享受到统一的 API 体验，不同语言只需要 3 行核心代码，就可以实现预置模型的高性能推理；预置的 160+SOTA 产业模型的端到端示例 ，快速完成 AI 的产业落地。
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