如今，各机构都在努力将AI及深度学习融入其重要项目。市场风云变幻，而这些努力可能决定他们未来的命运。
在即将开幕的GPU技术大会上，世界各地的AI专家都将汇聚一堂。应对行业中切实存在的挑战和机遇是他们共同的目标——即构建企业级 AI 基础设施，提供前所未有的高性能。
在GTC上，AI专家将有机会挖掘更深层次的洞察，以全新方式推进团队加速发展。大会的部分讨论主题如下：
1．创新成果加速突破规模局限
开发者在尝试处理日益复杂的神经网络模型，并努力在更大范围内实现模型并行。为此，实施者需要找到更有效的方法，以更简单的架构更轻松地实现更大的规模，同时加快扩展速度。
欢迎参加主题为“为企业大规模采用AI扫清障碍”的座谈会了解详情， 看NVIDIA DGX产品团队高级总监Charlie Boyle将为我们带来哪些最新资讯。
2．从快速原型设计到量产型AI：GPU工作站对工作流程的影响
GPU工作站为深度学习工作流程带来了多方面的影响：通过框架、模型和数据库，让电脑桌面上的实验过程变得更加简单，无需再为了服务器的使用时间或云端租用时间而与IT纠结，也无需再担心每次训练的成本。
在主题为“从小型开发实验室到面向深度学习应用的量产型数据中心之旅”的座谈会上，NVIDIA高级产品经理Markus Weber和解决方案架构师Ryan Olson将分享最佳实践，两位都是NVIDIA DGX产品团队的成员。
3．简化数据中心AI基础设施
DGX通过将解决方案堆栈系统化来简化深度学习部署，从业界领先的GPU到性能经过优化的框架，全都包括在内。随着团队环境不断扩展，他们也开始考虑到有关存储和网络的重要因素。
在主题为“面向可扩展型深度学习的高性能输入流程”的座谈会上，Pure Storage研发总监Brian Gold将带大家了解如何借助GPU计算和高性能存储的优化组合，设计AI基础设施，进而加快解决方案开发速度，并在环境扩展时也能确保性能。
4．想要致胜AI？让过来人为您指引捷径
要缩短部署时间并提高深度学习投资回报，更可靠的办法是听取使用AI基础设施发展业务的过来人所遇到的困难和最佳实践。该主题的座谈会汇集了各行各业的实施者，他们将在此分享宝贵经验。
NVIDIA DGX产品营销总监Tony Paikeday将主持一场主题为“深度学习实施者座谈会：实践出真知——如何提高深度学习性能、生产率和规模”的座谈会，我们邀请了来自DeepGram的Brian Gamido、来自Mass General的Neil Tenenholtz和来自BHGE 的Arun Subramaniyan参与本次座谈会，分享如何打造成功的深度学习项目。