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CNCC | 使能AI大模型的网络技术
CNCC2023将于10月26日至28日在沈阳举行，会议期间将举办129场技术论坛，涵盖人工智能、安全、计算+、软件工程、教育、网络、芯片、云计算等30余个方向。本文特别介绍将于10月28日举办的【使能AI大模型的网络技术】技术论坛。
本论坛围绕使能AI大模型的网络技术展开讨论，重点探讨如何设计和优化网络体系架构及协议以实现AI大模型的高效训练和广泛部署。
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2022年底，OpenAI公司发布了大规模语言模型ChatGPT，引发全球对AI大模型的广泛关注和对算力需求的爆炸式增长。将已有的、不同体系架构的算力节点通过网络互联，可以有效合理的配置、共享、调度算力，充分释放基础设施潜能。
目前，国家超算互联网工作已经启动。按照规划，到2025年底，算力网络将成为支撑数字中国建设的“高速路”。但是，现阶段的算力网络真的为AI大模型的广泛应用做好准备了吗？当前分布式训练网络尚存在哪些技术瓶颈和挑战？本论坛将围绕使能AI大模型的网络技术展开讨论，重点探讨如何设计和优化网络体系架构及协议以实现AI大模型的高效训练和广泛部署。
论坛安排
顺序 | 主题 | 主讲嘉宾 | 单位 |
1 | 基于机器学习和AI实现高效的网络测量 | 谢鲲 | 湖南大学 |
2 | 分布式训练中网络传输性能测量与优化 | 李振宇 | 中国科学院计算技术研究所 |
3 | Sketch与机器学习双向优化 | 杨仝 | 北京大学 |
4 | 大模型背景下的数据中心网络性能优化 | 张娇 | 北京邮电大学 |
5 | 大规模机器学习系统的细粒度实时低成本测量与优化 | 田臣 | 南京大学 |
论坛主席
李福亮
东北大学计算机学院副教授/博导
CCF会员、互联网专委会委员、体系结构专委会委员。主要研究方向为未来网络技术、网络智能运维等；主持国家自然科学基金、科技部重点研发计划等多项国家级项目/课题/子课题，主持华为、字节跳动、阿里巴巴等多项企业合作项目；第一及通讯作者发表学术论文30余篇，申请发明专利10余项，出版学术专著6部；入选沈阳市高层次人才计划；获沈阳市中青年科技创新人才、辽宁省通信学会优秀科技工作者等荣誉称号。
共同主席