加速大语言模型推理：NVIDIATensorRT-LLM更新
本次分享由NVIDIA亚太区资深总监李曦鹏主讲，聚焦于加速大语言模型推理的挑战与解决方案。内容涵盖大模型推理优化、性能提升策略及KVCash在用户请求处理中的应用。通过TensorRT-LLM的更新，NVIDIA提供了高性能推理引擎和多种优化技术，如KVCache优化、InflightBatching等，大幅提升了大模型的推理效率。此外，还介绍了与魔搭社区的合作，支持超过50个主流模型的一键部署，显著降低了使用门槛和成本。
《鸿蒙Next的GPU Turbo：决策树在图形AI领域的加速引擎》
在人工智能与图形处理融合的时代，鸿蒙Next的GPU Turbo技术显著提升决策树在图形相关AI任务中的处理能力。该技术通过软硬协同优化，重构图形处理框架，加速数据预处理、特征提取、模型训练与推理，支持多任务并行处理，并降低能耗，提高系统稳定性。例如，在智能驾驶中，GPU Turbo助力快速识别道路图像，为行驶决策提供支持，未来将在更多领域展现卓越性能。
《鸿蒙Next微内核：解锁人工智能决策树并行计算的加速密码》
在人工智能快速发展的今天，提升运算速度至关重要。鸿蒙Next凭借其微内核架构，将核心功能模块化，简化内核并增强系统稳定性和扩展性。通过高效进程间通信和资源管理，可实现决策树构建、训练和预测任务的并行计算。利用分布式技术，多设备协同处理大规模任务，大幅提升运算效率。设计时需关注数据一致性、任务调度合理性及安全隐私保护。鸿蒙Next为人工智能运算提供了坚实保障，助力其广泛应用与发展。
Java中的Fork/Join框架详解
Fork/Join框架是Java并行计算的强大工具，尤其适用于需要将任务分解为子任务的场景。通过正确使用Fork/Join框架，可以显著提升应用程序的性能和响应速度。在实际应用中，应结合具体需求选择合适的任务拆分策略，以最大化并行计算的效率。
TorchOptimizer：基于贝叶斯优化的PyTorch Lightning超参数调优框架
TorchOptimizer 是一个基于贝叶斯优化方法的超参数优化框架，专为 PyTorch Lightning 模型设计。它通过高斯过程建模目标函数，实现智能化的超参数组合选择，并利用并行计算加速优化过程。该框架支持自定义约束条件、日志记录和检查点机制，显著提升模型性能，适用于各种规模的深度学习项目。相比传统方法，TorchOptimizer 能更高效地确定最优超参数配置。
《量子比特：解锁人工智能并行计算加速的密钥》
量子计算与人工智能的融合正带来变革性突破。量子比特通过叠加特性可同时处于多种状态，极大提高计算效率；纠缠特性使量子比特间信息共享，实现并行计算。二者结合为AI算法提供前所未有的加速，推动神经网络训练和复杂问题处理的高效性。尽管面临环境干扰等挑战，量子比特仍为未来AI发展带来巨大潜力和创新机遇。