GTC 2024 即将重磅来袭！一系列精彩演讲和前沿议题等您探索。多位来自中国的技术专家，将呈现包括数字人创建与解决方案、大模型训练效率优化、在线推荐服务改进以及文本驱动游戏角色创新等多个精彩技术分享。
灵活使用 Text-to-Parameter 用于3D 游戏角色自动创建
会议代码：[S61297]
会议时间：
3 月 19 日（星期二） 晚上 23:00
演讲嘉宾：
李林橙 | 网易伏羲
会议内容：
近年来，角色扮演游戏中的角色定制系统取得了巨大成功。通过连续参数（如骨骼位置）和离散参数（如发型）控制的骨骼驱动面部模型，使用户能够个性化和定制游戏中的角色。本次分享将介绍首个文本到参数的转换方法，从而实现文本驱动的游戏角色自动创建。借助 NVIDIA GPU 作为云服务器，用户只需输入任意文本描述，即可在两秒内快速创建出生动的游戏角色，无需使用任何参考照片或手动编辑数百个参数。如果用户对创建的角色的某些局部区域不满意，他们可以通过指令进行修改和调整。我们的方法在游戏《Justice Mobile》中被已经被调用了数千万次，数百万用户采用我们自动创建的角色作为他们的数字人。
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使用 NVIDIA Hopper 优化在线推荐服务
会议代码：[S61715]
会议时间：
3 月 21 日（星期四） 凌晨 1:00
演讲嘉宾：
张方宇 | 快手科技
赵新博 | NVIDIA
会议内容：
推荐系统（RecSys）在短视频和直播等应用中发挥着至关重要的作用，能够实时地为数百万在线用户发现感兴趣的内容。然而，随着 RecSys 模型复杂性的不断增加，如何在保持低延迟的同时实现高吞吐量的模型推理成为了一个巨大的挑战。NVIDIA Hopper GPU 架构旨在通过提供更高的内存带宽和更好的计算吞吐量来解决这一问题。我们将深入探讨如何在 RecSys 在线服务中有效利用 Hopper 架构所需的瓶颈分析和优化技术。这些优化包括使用多进程服务/多实例 GPU 的并行推理过程、面向吞吐量的内核融合以及 CPU 端的优化。通过充分利用 Hopper 架构的能力，我们成功提升了 RecSys 在线服务的性能，从而为用户提供了更流畅、更高效的体验。
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使用 Megatron-Core 优化并行和重叠提升训练效率
会议代码：[S61626]
会议时间：
3 月 21 日（星期四） 晚上 23:00
演讲嘉宾：
刘育良 | 快手科技
黄雪 | NVIDIA
会议内容：
讨论训练大模型的挑战，训练大模型的并行技术和节省显存的方法，并展示了基于 Megatron Core 的并行优化方案。在此基础上，我们进一步讨论了随着大模型训练的演进，热点问题的变迁和解决方案，讨论了数据并行、张量并行的计算通信重叠、应对 long context 的 context 并行、改进的平衡显存和计算的重算策略、管道并行感知的 offloading 策略等。将所有这些解决方案应用于训练大语言模型，端到端性能提高了 30%-40%，并且可以支持任意长度的 context 长度。这些优化技术可以广泛应用于当前不同大语言模型的训练中。
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基于 NVIDIA Omniverse、AIGC 和 LLM 创建数字人的世界
会议代码：[S62294]
会议时间：
3 月 21 日（星期四） 晚上 23:00
演讲嘉宾：
李维 | 出门问问
张伟华 | NVIDIA
会议内容：
随着大语言模型和生成式人工智能技术的出现，构建更加智能、沉浸式、交互式的数字人成为可能。出门问问是一家专注于语音 AI 和生成式 AI 技术的公司，我们将和他们一起讨论制作互动数字人面临的挑战，包括如何复制一个人的声音、表情和行为，以及如何对人类的指令或者问题做出反应。参加本次会议您可以了解：
- 如何通过 Omniverse Audio2Face 驱动和渲染实时、逼真的数字人。
- 如何利用语音 AI 和对话式 AI 功能创建交互式数字人，例如利用 Riva 以及 Mobvoi TTS 服务在三秒内克隆语音。
- 我们将生成式 AI/LLM 技术与数字人相结合的探索，例如视频/动作生成、命令理解和代码生成。
- 在虚幻引擎中整合 Audio2Face 幕后的故事。
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