GTC22 , sektör liderleri, araştırmacılar, mühendisler ve geliştiriciler için oldukça verimli geçti. İşte oyun, otonom araç, veri bilimi, prografik, sağlık, enerji, siber güvenlik ve daha birçok farklı alanda yüzlerce oturumun yer aldığı konferanstan, geliştiricilere fayda sağlayacak bazı oturumların bir arada olduğu NVIDIA GTC22 Geliştirici Oturumları’nın listesi:
GPU Programlamaya giriş yapmak istiyorsanız bu oturumu mutlaka izlemelesiniz. CUDA, GPU için NVIDIA’nın sunduğu C programlama dili üzerinde eklenti olarak kullanıma sunulan bir mimari ve teknolojidir. Bu oturum, CUDA programlama üzerine bir kurs niteliğinde değildir; neyin işe yaradığı, neyin işe yaramadığı ve nedenleri üzerine bir temeldir. Oturumda, bir sorunu GPU’da çalıştırmaya uygun şekilde nasıl düşüneceğinizi ve CUDA programlama modelinin bu çalışma mantığında nasıl oluşturulduğunu göreceksiniz. CUDA’da yeniyseniz, size ihtiyacınız olan temel arka plan bilgisini verecek olan oturum, CUDA programlamada uzman olanlar için ise , neyin işe yarayabileceğine ve neden işe yarayacağına dair yeni bir bakış açısıyla bir sonraki optimizasyon probleminize yardımcı olacaktır.
Inside the NVIDIA Hopper Architecture
Bu oturum, NVIDIA’nın yeni Hopper GPU mimarisinin ve NVIDIA H100 GPU’daki ilk uygulamasının ayrıntılarını içeriyor.
5 Steps to Starting a Career in AI
Otonom araçlardan, meta insanlara, akıllı fabrikalardan, sağlık sektörüne kadar hayatımızın her alanında yapay zekanın çığır açtığını görüyoruz. Dönemimizin en çok konuşulan teknolojisi olan yapay zeka alanında bir kariyer inşa etmek istiyorsanız, bu oturumu kaçırmamalısınız. Konuyu uzmanlarından dinlemekle kalmayıp, bu alanda bir kariyere başlarken atmanız gereken 5 temel adımın ne olduğunu da öğreneceksiniz.
Bu oturumda, CUDA platformuna yapılan en son eklemeler (Dil desteği ve araç seti) hakkında bilgi alabilirsiniz. CUDA’nın mimarlarından biri tarafından sunulan bu mühendis odaklı oturum, NVIDIA’nın GPU geliştirici ekosistemindeki en son gelişmeleri ve ayrıca CUDA’nın önümüzdeki yıl nereye gideceğini öngörüyor.
Bridging the Gap Between Basic Neural Language Models, Transformers, and Megatron
Transformer mimarisi, 2017’de piyasaya sürülmesinden bu yana Derin Öğrenme (DL) tabanlı Doğal Dil İşleme (NLP) ilerlemesini yönlendirmede etkili olmuştur. Özellikle, NLP’ye aktarım öğreniminin nasıl uygulanacağı sorununu çözmüştür.
Geçtiğimiz birkaç yıl içinde, Transformer mimarisine dayalı modeller, giderek daha büyük sorun boyutlarına ölçeklendi. Bu tür modellere örnek olarak BERT, GPT-1/2/3 ve NVIDIA’nın Megatron’u verilebilir. Bu modellerin önceden eğitilmiş sürümleri herkese açıktır ve NLP görevlerini çözmek için olduğu gibi kullanılabilir veya son uygulama için daha fazla ince ayar yapılabilir. Transformer mimarisi neredeyse beş yıldır var olmasına rağmen, birçok geliştirici için hala gizemli görünüyor. Bu oturumda, temel sinirsel dil modelleri ile Transformer mimarisi arasındaki noktalar birleştirilerek ele alınıyor. Ayrıca, NVIDIA’nın Megatron uygulamasının Transformer’ın çok sayıda GPU’ya ölçeklenmesini nasıl sağladığını da açıklanıyor.
Optimizing CUDA Applications for NVIDIA Hopper Architecture
Bu oturumda, yeni NVIDIA Hopper mimarisi derinlemesine inceleniyor. Ek olarak, uygulamaların yeni özelliklerden nasıl yararlanabileceği ve uygulamalarınızı bunun için nasıl optimize edebileceğiniz de ele alınıyor.
Bu oturum iki bölümden oluşuyor. Diyalog tabanlı AI ortamına genel bir bakışla başlayan oturum, herhangi bir kuruluşun bugün diyalog tabanlı AI uygulamaları geliştirmeye nasıl başlayabileceğini tartışarak devam ediyor. Ardından, NVIDIA Riva kullanarak uçtan uca diyalog tabanlı yapay zeka ardışık düzenlerinin nasıl oluşturulacağını ve dağıtılacağını gösteriyor.
Yazının kaynağına buradan ulaşabilirsiniz.
OPENZEKA HABERLERİ
Hesaplarınızda paylaşmak ister misiniz?
