12 月 1 日 14:00-15:30，神州数码邀请到来自 NVIDIA 的技术专家，将在线上全面解析大语言模型训练背后的智能网络技术，助力企业加速大语言模型等 AI 应用的落地。
近两年，大语言模型（LLM）的崛起引领了 AI 时代的新风向。
在训练大语言模型的过程中，数据集的规模大、种类丰富，需要层叠多个神经网络层，来让大模型习得丰富而抽象的语义表示，逐渐迭代优化自身，以提高对语言的理解和生成能力。
通过深度学习网络对海量语料进行训练，大语言模型能够学到更为通用和复杂的语言规律，从而在各种应用中表现出色。然而，这也对计算资源提出了巨大的需求，智能网络技术在全栈优化、可扩展性、性能、能效与安全性等方面的优势为这些挑战提供了解决方案。
神州数码邀请到 NVIDIA 技术市场高级总监冯高锋和 NVIDIA 网络交换系统解决方案架构总监王栋出席在线研讨会，全面解析大语言模型训练背后的智能网络技术。
通过观看本期研讨会，您将进一步了解：
● 大语言模型训练背后的智能网络技术
● NVIDIA InfiniBand 网络解决方案助力处理复杂的工作负载
● 借助 NVIDIA Spectrum-X™ 网络平台，轻松配置和管理功能强大的AI应用程序
● NVIDIA® BlueField® DPU 为 AI 数据中心提供动力
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高性能网络解决方案助力处理复杂的工作负载
对于复杂的计算负载与应用部署，神州数码可凭借端到端高性能网络提供支持。
NVIDIA InfiniBand 网络解决方案的超高性能和极低延迟使其成为处理大规模数据集和高度并行算法的优选，在大语言模型的训练中，这意味着更快的数据传输速度和更高的计算效率，有助于加速模型的收敛速度、提高训练效果。
作为可完全卸载的网络计算平台，NVIDIA Quantum InfiniBand Platform 能够帮助降低 AI 系统的复杂性，除了大语言模型领域以外，在 AI 工厂、数字孪生等工作流繁杂多样的工业级、企业级场景下，也同样能让企业更专注于高级别的任务和决策，并以高性能支持数据的实时流动，确保实时监控、预测性维护以及流程优化等核心应用的精准性，推动多领域的数字化转型和智能化发展。
借助以太网网络平台，轻松配置和管理功能强大的 AI 应用程序
神州数码可助力企业部署 NVIDIA Spectrum-X™ 网络平台，为大语言模型训练带来多方面优势。
这一先进的 AI 以太网网络平台可以将AI性能和能效提升至传统以太网的 1.7 倍，从而为大语言模型提供更强大的计算能力，这有助于降低训练时间，提高训练效率。
同时，NVIDIA Spectrum-X™ 网络平台 依托于 NVIDIA Spectrum™-4 以太网交换机和 NVIDIA® BlueField®-3 DPU（数据处理器）的协同，可助力支持网络架构和处理器的优化，这将加速数据传输和处理，提高模型对于复杂语言规律的学习能力。
此外，全栈优化的 Spectrum-X 在整个 NVIDIA 硬件和软件堆栈中进行了调优和验证，让模型在训练过程中能够更好地利用硬件资源，实现更高的性能和效能，从而使大语言模型在各种应用场景中更为出色。
通过 DPU 为 AI 数据中心提供动力
在数据中心与AI时代，神州数码将目光转向更先进的基础设施计算平台——DPU。
通过对高级网络、存储和安全服务的卸载、加速和隔离，NVIDIA BlueField DPU 能够有效减轻主处理器的负担，提高整体系统的效能。这种卸载和加速的机制有助于释放主处理器的计算资源，使其更专注于大语言模型的训练任务。
另外，BlueField DPU 的安全功能提供了对训练过程的保护，确保数据的完整性和安全性。这在大语言模型训练中尤为重要，特别是当涉及敏感信息或对抗性攻击时。
报名参加研讨会《大语言模型背后的智能网络技术：NVIDIA 为 AI 数据中心带来性能支持，加速 LLM 训练与推理》，加速您的 AI 之路！
申耀的科技观察，由资深科技媒体人申斯基创办，20年企业级科技内容传播工作经验，长期专注产业互联网、企业数字化、ICT基础设施、汽车科技等内容的观察和思考。
