成功的大语言模型（LLM）背后的 NVIDIA 全栈智能网络技术

语言模型（Large Language Model，LLM）是一种基于深度学习技术的人工智能模型，具有处理自然语言的能力。近日LLM的飞跃式迭代让人们看到了将AI作为生产力工具的可能性与潜力。它可以通过自我学习、推理和创造性输出，生成大量连贯、语义准确的文本，从而极大地提高自然语言处理的效率和准确性。这使得LLM在医疗保健、教育、文化传媒、金融等行业中得到了广泛的应用。

由于LLM需要处理的数据集非常庞大，因此需要高性能和高效的计算来实现快速处理。这不仅需要部署足够的算力硬件，还需要配备从云端到边缘的高效率、高性能、高安全性、可持续的数据中心基础设施。

领先的一栈式计算公司NVIDIA正凭借先进的技术和产品，为各行各业带来前所未有的转型和升级。

NVIDIA[gf]ae[/gf]BlueField-3[gf]ae[/gf]DPU

和NVIDIA DOCA[gf]2122[/gf]2.0可提供先进的软件定义、硬件加速的数据中心基础设施解决方案，以及网络、存储和安全功能的统一编程模型，助力实现更快的数据传输并减少延迟。

为了深入探讨成功的大语言模型背后的全栈智能网络技术的应用和实践，NVIDIA 将于

4月26日上午10:00- 11:30举行在线研讨会。

本次研讨会将邀请到NVIDIA DPU & DOCA 技术专家崔岩，详细介绍 NVIDIA BlueField-3 DPU 和 NVIDIA DOCA 2.0的技术优势和应用场景，并分享NVIDIA 全栈智能网络技术如何帮助用户实现高性能、高效率和高安全性的计算。演讲嘉宾崔岩NVIDIA DPU & DOCA 技术专家负责以技术角度推进 DPU 和 DOCA 产品及联合解决方案在中国的市场营销，驱动 DOCA 开发者社区在中国的增长与发展，促进客户与合作伙伴在未来数据中心基础设施上取得成功。

在传统计算架构中，主机 CPU 核心常常因为基础设施任务而无法高效运行其他业务应用，因而，可对软件定义的网络、存储和网络安全进行线速处理的数据处理器（DPU）成为当前解决这一问题的重要方案。

NVIDIA BlueField-3 DPU 能够提供先进的软件定义、硬件加速的数据中心基础设施解决方案，对各种高级网络、存储和安全服务进行卸载、加速和隔离，并支持网络、存储和安全功能的统一编程模型，能够助力实现更快的数据传输并减少延迟，这对于助力LLM实时生成连贯、与上下文相关的内容来说至关重要。

此外，随着云计算和边缘计算的快速发展，基于云计算基础设施的LLM模型也变得越来越普遍。相比传统的计算机架构，基于云计算的解决方案具有更好的可扩展性和弹性，同时也能够提供更高的计算性能和更低的延迟。

借助 NVIDIA DOCA 2.0，开发者可通过创建软件定义、云原生、DPU 加速的服务来对未来的数据中心基础设施进行编程，并支持零信任保护，以满足现代数据中心日益增长的性能和安全需求，进一步支持将算力与AI从数据中心扩展至云端及边缘。

网络技术和网络基础设施对于LLM的发展至关重要。强大的数据中心基础设施，可以提供LLM所需的高效计算和低延迟，为LLM的应用场景提供更好的支持和发展空间。

如果你对 AI 技术和智能网络领域的发展感兴趣，敬请报名参加“成功的大语言模型（LLM）背后的 NVIDIA 全栈智能网络技术”研讨会，与网络专家一起探讨 NVIDIA 最新的技术和解决方案，了解智能网络领域的最新动态和趋势，为未来的发展做好准备。通过观看本期研讨会，您将进一步了解：生成式 AI 与 LLM 背后的智能网络技术 NVIDIA BlueField-3 DPU 实现软件定义、硬件加速的数据中心基础设施解决方案 NVIDIA DOCA 2.0释放 DPU 潜力，助力卸载、加速和隔离数据中心工作负载