안녕하세요! 이번 봄에 개최되는 AI와 메타버스의 시대를 위한 글로벌 개발자 컨퍼런스인 NVIDIA GTC 2023이 3월 20일(월)부터 3월 24일(금)까지 온라인으로 진행될 예정입니다.
GTC는 연구자, 개발자, 비즈니스 리더가 반드시 참여해야하는 행사로, 세상을 변화시키는 비즈니스 인사이트와 흥미로운 발견 및 다른 어떤 곳에서도 얻을 수 없는 통찰력을 약속드립니다.
650개 이상의 세션을 통해 AI, HPC, 클라우드, 메타버스, 생성 AI 등 최첨단 연구에 이르기까지 전 세계 기술 전문가 및 비즈니스 리더들의 강연 세션을 직접 감상하실 수 있습니다. 더불어 전문가 직강 원데이 기술 워크숍, 네트워킹 기회, 개발자를 위한 최신 NVIDIA 기술과 진보된 과학적 발견 세션이 준비되어 있습니다.
이번 블로그에서는 한국 고객을 위해 한국 Solution Architect 팀에서 직접 엄선한 Must Watch : GTC 산업별 주요 세션을 공유드립니다.
S52226 – GTC 2023 Keynote – Jensen Huang: Founder and CEO, NVIDIA (한국어 자막 지원)
GTC의 시작은 NVIDIA 젠슨 황 CEO & Founder의 모든 최신 혁신을 조명하는 키노트로 시작됩니다. 3월 21일(화) 밤 12시에 생방송되며 한글 자막과 함께 편히 감상하실 수 있습니다. GTC 공식 홈페이지에서 실시간으로 재생되며 별도의 등록은 필요 없습니다. (21일(화)에서 22일(수)로 넘어가는 자정)
LLM(Large Language Model) & 생성형AI 분야 주요 세션
| S52092 | Fireside Chat with Ilya Sutskever and Jensen Huang: AI Today and Vision of the Future * Ilya Sutskever: Co-founder and Chief Scientist, OpenAI * Jensen Huang: Founder and CEO, NVIDIA |
| S52089 | Generative AI Demystified |
| S51930 | Deep Learning Demystified |
| S51831 | Using AI to Accelerate Scientific Discovery * Demis Hassabis: Founder and CEO, DeepMind |
| SE52185 | Korea AI day : AI Developer Meetup (한국어진행) |
| DLIW52108 | [유료] 데이터 병렬화 : 멀티 GPU를 활용한 딥 러닝 모델 트레이닝 방법 (한국어진행) |
| DLIW52085 | [유료] 모델 병렬화 : 라지 스케일 뉴럴 네트워크 구축 및 배포 (한국어진행) |
| S52422 | Compile and Train with 43% Speedup using PyTorch 2.0 |
| S51935 | How to Efficiently Build and Deploy Large Language Models |
| S51179 | How to Assess and Mitigate Bias in AI Models |
| S51088 | Efficient Inference of Extremely Large Transformer Models |
| S51196 | FasterTransformer v6.0: New Features and Beyond |
| S52166 | FP8 for Deep Learning |
| S51370 | FP8 Mixed-Precision Training with Hugging Face Accelerate |
| S51393 | FP8 Training with Transformer Engine |
| S51111 | Scaling Deep Learning Training: Fast Inter-GPU Communication with NCCL |
| S51800 | Scaling Large Language Model Training with PAX on GPUs |
| S51151 | Taming LLMs with the Latest Customization Techniques |
| S51703 | Accelerating Disentangled Attention Mechanism in Language Models |
| S51226 | Accelerating Large Language Models via Low-Bit Quantization |
| S51158 | Accelerating Transformer-Based Encoder-Decoder Language Models for Sequence-to-Sequence Tasks |
| S51185 | Automated Bias Testing of Language Models |
| S51482 | Colossal-AI: Scaling AI Models in the Big Model Era |
| S51947 | Leveraging Large Language Models for Generating Content |
| CWES52026 | Connect with the Experts: Accelerating and Deploying Deep Learning Models to Production |
| S51486 | How to use Generative AI to Build Content for Real-World Applications |
| S51945 | Improving Dense Text Retrieval Accuracy with Approximate Nearest Neighbor Search |
| S51422 | SwinTransformer and its Training Acceleration |
Digital Twin 분야 주요 세션
| S52163 | 3D by AI: Using Generative AI and NeRFs for Building Virtual Worlds |
| S51239 | 3D Art Goes Multiplayer: Behind the Scenes of Adobe Substance’s “End of Summer” Project with Omniverse |
| S51663 | 3D Synthetic Data: Simplifying and Accelerating the Training of Vision AI Models for Industrial Workflows |
| S52057 | Building Tools for the Metaverse on Omniverse Kit |
| SE52117 | 3D and Beyond: How 3D Artists Can Build a Side Hustle Building Digital Twins and SimReady Assets |
| S51676 | AI Fundamentals for Building Intelligent, Interactive Digital Humans |
| SE52348 | Developer Breakout: Building Extensions and Apps on Omniverse |
| DLIT52362 | Fundamentals of Universal Scene Description* |
| DLIT52624 | How to Build Custom 3D Scene Manipulator Extensions with NVIDIA Omniverse* |
| DLIT51931 | Synthetic Data Generation for Training Object Detection Models* |
| S51754 | Unlocking AI to Build the Metaverse |
| S51344 | How General Motors Explores Future Automated Workflows Using a Single ‘Live’ USD Dataset with Omniverse |
| S51090 | Practical Use Case of Reinforcement Learning and Sim-to-Real Transfer for Manufacturing |
| S51494 | Creating Digital Twins and Simulations of Industrial Robotic Workcells for Smart Factories |
| S51520 | Driving the Future of Smart Factories With Cloud-enabled Digital Twins |
| S51533 | How to Create Modern, Delightful and Sustainable 3D Design by integrating Modeling, Simulation and Product Experiences – Empowered by GPU Computing |
| S51626 | Welcome to the Open-verse: Connecting Open Platforms through Omniverse |
HPC 분야 주요 세션
| S52137 | Advances in Accelerated Computing for Scientific Computing |
| S51075 | Defining the Quantum-Accelerated Supercomputer |
| S51358 | A Balanced View of Climate-Change Data Production and User Requirements through Technological Developments |
| S51074 | A Deep Dive into the Latest HPC Software |
| S51840 | AI Driven Atomistic Simulation For Materials and Reactive Chemistry |
| S51997 | An Update on the Alps Infrastructure: Opportunities for Weather and Climate Modeling |
| S51272 | Applying Large Language Models and HPC in a Workflow to Predict New COVID Variants |
| S51462 | Borrowing from Astronomy to Improve Deep Learning Weather Prediction |
| CWES52130 | Connect with the Experts: GPU-Accelerated Quantum Chemistry and Molecular Dynamics |
| S51110 | Cutting-Edge CUDA Technologies for Molecular Dynamics and Beyond |
| S51610 | Learn How Tata Steel Gained Over 23x of Speedup in Discrete Element Modeling Simulation Leveraging NVIDIA CUDA Software |
| S52574 | Optimizing Formula One with Computational Fluid Dynamics |
| S51204 | Transforming Clouds to Cloud-Native Supercomputing: Best Practices with Microsoft Azure |
Semiconductor 분야 주요 세션
| S52510 | Accelerating Computational Lithography: Enabling our Electronic Future |
| S51795 | Enabling the Deep Ultraviolet-to-EUV Transition in Advanced Semiconductor High-Volume Manufacturing with Deep Learning |
| S51041 | High-Volume EUV Mask Inspection with Synthetic Data Generation |
| S51040 | Improving Time-to-Results of Electronic Systems using GPU-Accelerated Circuit Simulation |
DPU 분야 주요 세션
| S52382 | vSphere on DPUs Behind the Scenes: A Technical Deep Dive (Presented by VMware Inc.) |
| S51745 | Accelerating MPI and DNN Training Applications with BlueField DPUs |
| S51644 | Critical Use Cases for NVIDIA DPUs in Modern Private Cloud Infrastructures |
| S52156 | A Bridge to 6G – Aerial Research and Innovation Platform |
이외에 본사 산업 및 주제별 주요 발표세션 리스트도 함께 공유드립니다. 어느 세션에 참석하든 전문가로부터 배우고, 동료와 연결하며, NVIDIA가 여러분의 최고의 인생의 과업을 수행하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지를 알아볼 수 있는 기회가 될 것입니다.
GTC 주요 세션 리스트
- Technology top sessions
- Developer top sessions
- Omniverse top sessions
- Drive Dev Day
- Business leader top sessions
- Cloud top sessions
- Research top sessions
- Data Science top sessions
- Healthcare top sessions
- Cybersecurity top sessions
- General Top sessions for Startups
- VC top sessions for Startups
- GenAI top sessions for Startups
- Omniverse top sessions for Startups
3월 24일(금)에 예정되어 있는 한국 개발자를 위한 Korea AI Day 스페셜 이벤트에도 꼭 참여를 부탁드립니다. 생성 AI, Omniverse, LLM (Large Language Model), 과학연산 분야 등 한국의 AI 연구 및 비즈니스를 혁신하는 다양한 기술 토크 세션과 엔업 참가사 및 생성형 AI 한국 Inception 스타트업 쇼케이스 세션이 여러분을 기다리고 있습니다. 다음 Korea AI Day 플레이리스트 페이지를 통해 미리 검토 후 참여를 부탁드립니다.
이번 GTC 2023 등록 관련해서 궁금한 점이 있으면 언제든지 GTC Korea Team (GTC_Korea@nvidia.com)에 연락주시면 감사하겠습니다.
그럼 GTC에서 건강한 모습으로 뵙겠습니다!
