Karin Sevegnani

Karin Sevegnani 是 NVIDIA 的高级解决方案架构师，负责领导英国的 NVIDIA AI 技术中心 (NVAITC) 。在担任此职务期间，她推动与高等教育机构和研究组织的合作，推动 AI 创新和采用。在加入 NVIDIA 之前，Karin 曾在爱丁堡担任研究工程师，将自己的专业知识应用于 AI 开发。她拥有爱丁堡大学和赫瑞瓦特大学联合项目的对话式 AI 博士学位，该项目是根据联合奖学金和学位安排完成的。她的专业领域是自然语言处理 (NLP) ，尤其是对话式 AI 系统。

Posts by Karin Sevegnani

数据科学 2025年 9月 23日

借助 NVIDIA NeMo 在 FP8 精度下提高训练吞吐量

在之前关于 FP8 训练的博文中，我们探讨了 FP8 精度的基础知识 并深入分析了适用于大规模深度学习的 多种扩展方法。 3 MIN READ
数据科学 2025年 7月 1日

适用于有效 FP8 训练的按张量和按块扩展策略

在本博文中，我们将分解主要的 FP8 缩放策略 (按张量缩放、延迟和电流缩放以及按块缩放 (包括 Blackwell 支持的 MXFP8… 2 MIN READ
开发与优化 2025年 5月 27日

在 NVIDIA Grace Hopper 上分析大型语言模型训练工作流

AI 的快速发展催生了模型大小呈指数级增长的时代，特别是在大语言模型 (LLMs) 领域。这些模型凭借其变革能力，正在推动各行各业的创新。 3 MIN READ
开发与优化 2025年 5月 27日

在 NVIDIA Grace Hopper 上训练大型语言模型的高级优化策略

虽然分析有助于识别效率低下的情况，但高级优化策略对于解决硬件限制和有效扩展 AI 工作负载至关重要。在本文中，我们将探讨 CPU 卸载、 3 MIN READ
AI 平台/部署 2025年 4月 24日

使用 NVIDIA NIM 对游戏进行代理式 LLM 和 VLM 推理基准测试

这是 LLM 基准测试系列的第一篇文章，介绍了在使用 NVIDIA NIM 部署 Meta Llama 3 模型时， 2 MIN READ