云與 AI 原生技術(shù)會議匯集 NVIDIA AI 軟件堆棧的最新技術(shù)與實戰(zhàn)案例：深入了解全棧平臺如何加速開發(fā)，聚焦大模型強化學(xué)習(xí)、多模態(tài)應(yīng)用、推理加速、分布式訓(xùn)練等核心場景，呈現(xiàn)中國云與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)和 NVIDIA 技術(shù)專家打造的標(biāo)桿實踐，覆蓋電商、社交、零售、科技等多領(lǐng)域的 AI 落地經(jīng)驗。

演講將圍繞大語言模型 (LLM) 訓(xùn)練與推理兩大主題，其中 LLM 訓(xùn)練主題匯聚字節(jié)跳動、阿里巴巴、騰訊、火山引擎、美團(tuán)、快手、京東、階躍星辰等行業(yè)標(biāo)桿，從 verl 強化學(xué)習(xí)框架到 Megatron-Core 并行方案，解鎖工業(yè)級 LLM 訓(xùn)練的前沿技術(shù)，助力 AI 原生創(chuàng)新。立即添加日程，獲取頭部企業(yè)的訓(xùn)練實戰(zhàn)干貨！

推薦演講

基于 verl 進(jìn)行大模型

強化學(xué)習(xí)的最佳實踐

會議代碼：S81829

會議時間：3 月 16 日上午 10:00 - 10:50（北京時間）

演講嘉賓：

Yan Bai | NVIDIA 加速計算專家

巫錫斌 | 字節(jié)跳動 LLM Infra 工程師

會議內(nèi)容：

verl 是目前最受歡迎的大模型 (LLM) 強化學(xué)習(xí)框架。在本次分享中，我們將深入探討 verl 的架構(gòu)設(shè)計，介紹我們在提升推理和訓(xùn)練性能方面所做的工作，以及如何進(jìn)行端到端的 Agentic RL（智能體強化學(xué)習(xí)）訓(xùn)練。

多模態(tài)大模型訓(xùn)練的性能優(yōu)化

會議代碼：S81883

會議時間：3 月 16 日下午 16:00 - 16:50（北京時間）

演講嘉賓：

許士芳 | NVIDIA 加速計算專家

朱亦博 | 階躍星辰 首席技術(shù)官

會議內(nèi)容：

與大語言模型相比，多模態(tài)大模型（MLLM）能夠處理文本、圖像和音頻等多種類型的數(shù)據(jù)，更接近人類對世界的感知方式。然而，不同模態(tài)之間的數(shù)據(jù)和模型結(jié)構(gòu)存在差異，這使得傳統(tǒng)的模型訓(xùn)練方式難以高效地訓(xùn)練多模態(tài)大模型。DistTrain 通過解耦編碼器、主干網(wǎng)絡(luò)和生成器的訓(xùn)練并行策略，實現(xiàn)了更高的訓(xùn)練效率。NVIDIA 與 Stepfun 合作，在開源框架 Megatron-LM 上實現(xiàn)了 DistTrain 方案，使社區(qū)能夠更輕松且高效地訓(xùn)練多模態(tài)模型。

基于 Megatron-Core 的

動態(tài)自適應(yīng)并行訓(xùn)練方案

會議代碼：S82347

會議時間：3 月 18 日上午 11:00 - 11:50（北京時間）

演講嘉賓：

李昆倫 | NVIDIA 加速計算專家

吳國昊 | 快手科技 高級深度學(xué)習(xí)工程師

會議內(nèi)容：

介紹基于 Megatron-Core 的動態(tài)自適應(yīng)并行訓(xùn)練方案，該方案通過運行時自適應(yīng)技術(shù)解決長尾序列訓(xùn)練中計算與內(nèi)存的嚴(yán)重失配問題。其直接應(yīng)對當(dāng)前大規(guī)模視頻模型訓(xùn)練中極端樣本帶來的效率瓶頸，已在數(shù)千 GPU 集群上驗證能顯著提升訓(xùn)練速度與資源利用率，是推動下一代多模態(tài)基礎(chǔ)模型高效訓(xùn)練的關(guān)鍵技術(shù)。

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