解锁生成式 AI 潜力：NVIDIA 全栈智能网络技术支撑数据中心的进化

NVIDIA BlueField-3^® DPU 能提供高性能网络功能，减轻 CPU 负担，释放计算资源。NVIDIA DOCA^TM 2.0 可实现软件定义、硬件加速的解决方案，并统一编程模型以提高效率。因此，全栈智能网络技术将助力实现更快速的数据传输、减少延迟，提高性能和效率，以推动智能数据中心和应用场景的发展，开创更智能的工作流转变。通过整合 LLM 的强大能力和全栈智能网络技术的支持，能更好地展现生成式 AI 的潜力，推动其在各行各业的广泛应用。

6 月 13 日下午 14:00 - 15:30，NVIDIA DPU & DOCA 技术专家崔岩和神州数码咨询顾问黄永贺将出席在线研讨会，探讨成功的大语言模型（LLM）背后的 NVIDIA 全栈智能网络技术，以及神州数码如何助力 NVIDIA 网络解决方案的部署、应用与维护。   通过观看本期研讨会，您将进一步了解： · 成功的大语言模型（LLM）背后的 NVIDIA 全栈智能网络技术 · 神州数码助力 NVIDIA 网络解决方案的部署、应用与维护   研讨会详情 日期：2023  年  6 月 13 日 时间：14:00 - 15:30   会议嘉宾    崔岩 NVIDIA DPU & DOCA 技术专家 负责以技术角度推进 DPU 和 DOCA 产品及联合解决方案在中国的市场营销，驱动 DOCA 开发者社区在中国的增长与发展，促进客户与合作伙伴在未来数据中心基础设施上取得成功。   黄永贺 神州数码咨询顾问 从事多年的项目规划，部署、调试等技术支持工作，具有丰富的知识储备。现任职神州数码-CBG-NVIDIA 事业部，负责 DGX、数据中心 GPU 卡以及网络产品的技术支持工作，尤其在 NVIDIA 网络产品（包括以太网及 InfiniBand 产品）有丰富的经验。

扫码报名参会  成功的大语言模型(LLM)背后的 NVIDIA 全栈智能网络技术

通过本场研讨会，您将有机会深入了解网络解决方案将如何助力生成式 AI 的落地应用与运营维护等。

生成式 AI 基于深度学习和神经网络等技术，利用大规模数据和强大计算资源进行模型训练和推理。其中，使用的模型结构包括循环神经网络（RNN）、变换器（Transformer）和生成对抗网络（GAN）等。这些技术使得生成式 AI 能够捕捉语言和创造性思维的规律，并应用于自然语言生成、艺术创作、个性化推荐和虚拟角色等领域，以提高信息传播效率、推动创意产业发展、提升用户体验并创造逼真智能的交互体验。

以大语言模型（LLM）为例，网络方面所面临的压力主要包括增加网络流量、增加计算和存储需求、提高网络延迟要求以及增加安全和隐私风险。这要求网络提供更高的带宽、更快的传输速度、低延迟的响应能力，并加强数据传输的安全和隐私保护措施。

敬请点击“阅读原文”或扫描下方二维码报名参加“挖掘生成式 AI 的价值：NVIDIA 全栈网络技术助力构建智能数据中心与 LLM 的多元应用场景”研讨会，体验生成式 AI 的网络加速之旅！