面向全球 AI 開發者的 GTC 2023 今日拉開帷幕，這場被 NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛描述為 “迄今為止最重要的一次 GTC”，將帶來 650 多場演講、專家座談會和特別活動，幾乎涵蓋了計算領域的所有熱門內容，預計將有超過 25 萬人報名參加。 本次 GTC 大會，來自騰訊云與智慧產業事業群（CSIG），技術工程事業群（TEG），互動娛樂事業群（IEG）的技術專家們將帶來精彩的內容分享，話題包括使用 Ampere 架構的結構化稀疏功能加速深度學習模型推理、基于異構計算的云端 AI 推理加速、基于 GPU 構建和優化大規模向量索引、騰訊“混元” AI 大模型、使用 NVIDIA RTX 光線追蹤技術實現更好的發絲實時渲染，以及騰訊智能汽車云。 演講涵蓋基礎架構，框架，模型，應用等多個層面的內容，長按掃描下方海報二維碼，或點擊閱讀原文，注冊 GTC 并提前預約觀看騰訊精彩演講。

以下為本次 GTC 大會騰訊演講具體介紹：

騰訊云與智慧產業事業群（CSIG）演講

車云一體，加速自動駕駛量產落地

會議代碼：[S52357]

演講時間：3 月 22 日 即可在線觀看

（點播形式）

演講嘉賓：

劉澍泉

騰訊智慧出行副總裁

演講概要：

在軟件定義的汽車的趨勢下，汽車制造商需要包括數據庫、高精地圖、數據采集和標記、AI 模型訓練在內的服務，以及連接和安全工具鏈，以實現更高效率的部署。

針對這些行業需求，騰訊推出了智能汽車云。基于云、大數據和人工智能的優勢，騰訊應用 NVIDIA GPU 和 SDK，開發了 TI-One 訓練平臺和計算加速套件 TACO Kit，以加速自動駕駛汽車的 AI 模型訓練和推理。NVIDIA 在渲染和自動駕駛仿真的技術能力也幫助騰訊研發了數字孿生環境和自動駕駛汽車虛擬仿真平臺。騰訊智能汽車云平臺可將數據提取、轉換、加載周期的工作量降低 80% ，標注成本降低 70% ，模型訓練總擁有成本降低 50% 。騰訊智能汽車云正在幫助博世等領先的自動駕駛系統開發商，在國內開發新的自動駕駛研發平臺。

云端 AI 推理加速：

一種跨平臺和框架透明的方式

會議代碼：[S52332]

演講時間：3 月 22 日 即可在線觀看

（點播形式）

演講嘉賓：

葉帆

騰訊云異構計算專家級工程師

異構研發負責人

演講概要：

從產品推薦到自動駕駛汽車再到在線聊天機器人，AI 在我們的日常生活中變得越來越普及。考慮到 AI 應用程序的廣泛應用，AI 推理很可能會在云端的不同硬件目標上運行。這種硬件異構性引發了軟件層面的挑戰，尤其是當開發人員經常發現自己使用獨立的軟件棧在不同的硬件目標上開發推理應用程序時。

基于此，騰訊計算加速套件 TACO Infer 旨在讓所有開發人員，無論其 AI 開發經驗如何，都可以使用他們選擇的模型、框架和硬件后端來加速深度學習推理。TACO Infer 提供了一個跨平臺的統一優化接口，對深度學習框架透明，如 TensorFlow 或 PyTorch。TACO Infer 的可擴展設計，還有助于在針對不同設備時，可集成第三方和社區開源軟件。

騰訊技術工程事業群（TEG）演講

騰訊 “混元” 生成式 AI 大模型：

文字生成圖像

會議代碼：[S52337]

演講時間：3 月 22 日 4:00 PM

演講嘉賓：

蘆清林

騰訊高級算法研究員

演講概要：

在全球最權威的跨模態視頻檢索數據集排行榜（MSR-VTT、MSVD、LSMDC、DiDeMo、ActivityNet），騰訊“混元”AI 大模型接連拿下第一名，實現了該領域的大滿貫。尤其是在 MSR-VTT 榜單上，“混元”AI 大模型將文本生成視頻的檢索準確率提升至 55% ，領先第二名 1.7% 。

目前，“混元”AI 大模型已廣泛應用于創作、搜索、推薦等騰訊的廣告業務場景，幫助廣告創作者和商業伙伴預測視頻內容與消費群體的興趣關聯度，提升創作效率。2022 年 12 月，騰訊推出了國內首個低成本、可部署的萬億級參數 NLP 模型 HunYuan-NLP 1T。基于騰訊的 Ampere GPU 集群、高速網絡基礎設施和“太極”PTM 平臺，僅用 256 張 Ampere GPU 就能在一天內完成訓練，整體訓練成本僅為之前的 1/8。騰訊目前正致力于 text-to-image 大型模型的開發，并取得了很大進展。本次演講將詳細介紹“混元”text-to-image 大型生成式模型。

GPU 加速大規模向量索引構建

會議代碼：[SE51475]

演講時間：3 月 22 日 2:30 PM

演講嘉賓：

李晨

騰訊高級工程師

演講概要：

大規模向量檢索引擎在騰訊諸多業務中有所應用，在百億級召回場景中提供低延遲、高召回率的在線服務。但隨著索引規模的增加，向量索引的構建已經成為日常索引的更新瓶頸。

離線向量 IVF 索引構建，在引入 GPU 優化之前，索引構建工作依托 Hadoop 平臺進行，引入 NVIDIA GPU 改造后索引構建成本降低 60%。索引構建的優化工作主要由兩部分組成：1. IVF KMeans 聚類；2. 百億向量在海量聚類中心上的 FIT 過程。本次演講將介紹如何基于 GPU 構建大規模向量索引及其優化過程。

NVIDIA Ampere 架構的結構化稀疏功能

及其在騰訊微信搜索的應用

會議代碼：[S51299]

演講時間：3 月 22 日 2:00 PM

演講嘉賓：

李運

騰訊高級算法工程師

白鴻驍

NVIDIA GPU 計算專家團隊工程師

演講概要：

NVIDIA Ampere 架構帶來了全新的 2:4 結構化稀疏功能。利用稀疏 Tensor Core，Ampere GPU 可以在硬件層面加速許多深度學習模型推理。

本次演講將介紹新的稀疏功能，以及相對應的通用訓練方法以及利用此特性的推理加速手段。騰訊機器學習平臺部也將帶來他們針對此稀疏功能的新訓練方法，在維持精度的前提下大大加速訓練。借助稀疏功能的推理加速，騰訊在微信搜索的一些相關服務上得到了 1.3-1.8 倍的加速。

騰訊互動娛樂事業群（IEG）精彩演講

使用光線追蹤技術實現更好的發絲實時渲染

會議代碼：[S51294]

演講時間：3 月 20 日 3:00 PM

演講嘉賓：

傅錫豪

騰訊軟件工程師

演講概要：

雖然現代 GPU 的算力正在蓬勃發展，但是基于物理的實時毛發渲染仍遠未得到解決。曾經基于發片的毛發是游戲中最常見的建模技術，而近些年基于發絲的毛發正在越來越頻繁地被使用。然而，通過光柵化將毛發繪制成數百萬個細三角形條帶會導致過度繪制問題，給 GPU 帶來巨大的負擔。

考慮到 NVIDIA GPU 不斷攀升的光線追蹤性能，實時光線追蹤渲染是否是比光柵化更好的選擇這一話題值得探討。本次演講將分享使用 NVIDIA RTX 技術，以更高效率和質量渲染發絲的幾種嘗試，主要包括三個方面：（1）DXR 中高效準確的光線-發絲相交方法；(2) 混合多重散射解決方案和 (3) 針對發絲的去噪。

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