大模型推理与高性能计算是当今人工智能领域中的两个重要方面，二者相互依赖。
高性能计算为大模型推理提供了必要的计算能力和优化手段，而大模型推理的需求也推动了高性能计算技术的发展。
大模型通常具有数亿甚至数万亿的参数，它们在推理时需要大量的计算资源来处理输入数据并生成输出。
在模型训练阶段，高性能计算资源用于处理大规模数据集和复杂的计算任务；在模型部署阶段，高性能计算环境支持大模型的快速推理，满足实时性需求；此外结合高性能计算技术，可以对大模型进行剪枝、量化、知识蒸等优化，以适应不一样的计算环境。但高性能计算系统在处理大模型推理时能耗较高，需要有效的能耗管理策略。
随着云服务的发展，慢慢的变多的HPC资源可以在云上获得，为大模型推理提供了灵活性和可扩展性。本场沙龙聚焦大模型推理优化与高性能计算在AI技术发展中的作用。
演讲嘉宾：涂小兵，商汤高性能计算与推理部门负责人演讲议题：商汤大模型推理优化分享
议题简介：当下大模型落地趋势加速明显, 大模型推理需求逐步开始爆发, 对应算力的需求与日俱增, 算力成本成为大模型落地中最重要的因素, 而推理优化的程度直接影响到推理的算力使用成本, 本次主题将商汤高性能计算与推理部门在大模型推理优化领域一些经验及思路跟大家一起分享和探讨。
演讲嘉宾：杨滔，华为昇思MindSpore开源生态总监演讲议题：昇思2.4版本加速大模型原生创新
议题简介：昇思MindSpore再次突破创新的边界，推出了全新2.4版本，这一版本不仅加速了大模型的原生创新，还逐步推动了AI软硬件协同技术发展。
演讲嘉宾：王玺源，华为高级软件工程师演讲议题：openMind大模型平台介绍
议题简介：大模型技术发展日新月异，开源大模型百花齐放，面对层出不穷的模型，如何明智的选择合适自己的，如何获取合适的数据集进行二次微调，又如何部署上线，是用户面临的一大问题和挑战。openMind大模型平台汇聚了主流的开源大模型、数据集，并提供在线应用开发和本地快速复现的能力，再配合openMind工具链软件，用户都能够简单、快速的获取、生产满足需求的大模型。本议题详细的介绍openMind大模型平台的功能、背后的架构、底层技术等，帮助用户使能大模型技术。
演讲嘉宾：陈祥麟，趋境科学技术研发负责人演讲议题：降低推理成本，怎么样去使用单卡完成千亿参数大模型推理任务
议题简介：大模型能力发展的同时，使用成本也大幅度提升——更多的数据 + 更大的模型 + 更长的上下文窗口 = 更高的智能。本议题详细的介绍了Ktransformers如何利用全系统异构协同，实现单个消费级GPU在本地运行千亿大模型，以及怎么样去使用单个GPU执行上下文长达1M的推理任务的有关技术。趋境科技极大地降低了大模型的使用门槛，帮企业低成本落地私有化大模型。
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