NVIDIAの最高科学者、ビル・ダリー氏がHot Chipsで基調講演を行う

NVIDIAの最高科学者、ビル・ダリー氏がHot Chipsで基調講演を行う can be condensed to NVIDIAの最高科学者、ビル・ダリー氏がHot Chipsで講演

ビル・ダリー(NVIDIAの研究部門の責任者であり、世界有数のコンピュータ科学者の一人)は、Hot Chipsという年次のプロセッサとシステムアーキテクトの主要な集まりで基調講演を行い、加速計算とAIの推進要因について説明します。

ダリーは、GPUシリコン、システム、ソフトウェアの進歩について詳細を述べ、さまざまなアプリケーションに対して前例のないパフォーマンス向上をもたらしていることを示します。この講演では、ミックス精度計算、高速インターコネクト、スパース性などの技術が、生成的AIを推進する大規模言語モデルの次のレベルに進むためにどのように役立つかを示します。

「コンピュータエンジニアである今は、本当に興奮する時です」とダリーは2月にSilicon Valley Engineering Councilの殿堂入りを果たした際に述べています。

ダリーの基調講演は8月29日の午前9時(太平洋時間)にHot Chipsの3日目をスタートさせます。

イベントへの参加はオンラインで利用できます。スタンフォード大学のライブイベント(パロアルト)は既に完売しています。

40年近いキャリアで、ダリーは現在のスーパーコンピュータやネットワーキングアーキテクチャの基盤となる多くの基本技術を先駆的に開発してきました。NVIDIA Researchの責任者として、彼は世界中の300人以上のチームを率いて、AI、HPC、グラフィックス、ネットワーキングなど、さまざまなアプリケーションのための技術を発明しています。

2009年にNVIDIAの最高科学者兼シニア副社長として入社する前、彼は約4年間、スタンフォード大学のコンピュータ科学部の部長を務めました。

ダリーは米国国立工学アカデミーの会員であり、米国芸術科学アカデミー、電気電子学会、計算機学会のフェローでもあります。

彼は4冊の教科書を執筆し、250以上の論文を発表し、120以上の特許を保有しており、IEEE Seymour Cray賞、ACM Eckert-Mauchly賞、ACM Maurice Wilkes賞を受賞しています。

Hot ChipsでのさらなるNVIDIAの講演

別のHot Chipsの講演では、NVIDIAのネットワーキング担当副社長であるケビン・ディアリングが、ネットワークトラフィックとユーザールールの変化に基づいてリソースを割り当てるためのNVIDIA BlueField DPUとNVIDIA Spectrumネットワーキングスイッチの柔軟性について説明します。

Armによる次世代クラウドコンピューティングのリーダーシップパフォーマンスと電力効率に関する講演には、NVIDIA Grace CPU Superchipの新しいベンチマーク結果が含まれます。

イベントは8月27日の日曜日に始まり、AI推論とチップ間インターコネクトに関するNVIDIAの専門家によるトークを含むチュートリアルの一日が行われます。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Related articles

Discover more

AI研究

機械をより人間らしく学習させるトレーニング

研究者たちは、コンピュータビジョンモデルが視覚世界をより安定かつ予測可能な方法で表現するために役立つ特性を特定しました

AI研究

ソフトウェア開発活動のための大規模シーケンスモデル

Google の研究科学者である Petros Maniatis と Daniel Tarlow が投稿しました。 ソフトウェアは一度に作られるわけではあり...

AIニュース

「2023年のトップ50以上のAIコーディングアシスタントツール」

ChatGPT ChatGPTは、既存のコード参照に頼らずにコードを書くことができます。さらに、ユーザーのコードを効率的にデバッグす...

AI研究

新しいAI研究がGPT4RoIを紹介します:地域テキストペアに基づくInstruction Tuning大規模言語モデル(LLM)によるビジョン言語モデル

大型言語モデル(LLM)は最近、自然言語処理を必要とする会話タスクで驚異的なパフォーマンスを発揮し、大きな進歩を遂げてい...

機械学習

オンラインで機械学習を学ぶ方法

導入 機械学習は現在高度に発展している技術の分野です。この技術により、コンピュータシステムは技術的なプログラミングなし...

AI研究

新しいAI研究がREVを紹介:AI研究における画期的な変革 - 自由文テキストの合理的な情報に関する新しい情報理論的指標の評価

モデルの説明は、自然言語処理(NLP)における信頼性と解釈性において重要であることが証明されています。モデルの予測の自然...