迈入ChatGPT大语言模型时代，金融行业如何提高GPU资源利用效能加速AI智能化应用？
迈入ChatGPT大语言模型时代，金融行业如何提高GPU资源利用效能加速AI智能化应用？
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迈入ChatGPT大语言模型时代，金融行业如何提高GPU资源利用效能加速AI智能化应用？——暨NVIDIA AI Enterprise 3.1社区线上发布
随着金融行业的蓬勃发展，客户数量快速增长，金融行业涉及的业务领域不断拓展。在此背景下，AI技术在金融公司的各类交易、业务处理、客户服务等众多场景中将得到更加广泛深入的应用，比如量化交易、极速交易、精准推荐、人脸识别、视频质检、智能客服等等。大语言模型是自然语言处理的最高阶阶段，机器能够听懂人的命令、遵循人的价值观。能够生成自然语言的人工智能模型。类ChatGPT大语言模型的出现，也催生了金融行业对大语言模型应用的需求。 然而无论从大语言模型的数据处理，模型优化还是到高算力需求，都给金融AI带来大语言模型落地带来巨大挑战，具体包括：
1、 金融企业落地大语言模型的前提条件是什么？有哪些典型适用场景？
2、 金融企业当前的大数据和AI平台建设，为适应大语言模型，要做好哪些准备？如何进行大语言模型数据处理和模型优化？
3、 金融企业实现大语言模型对底层核心算力架构如何设计？落地过程中会面临哪些具体挑战？
4、 如何实现GPU资源弹性扩展和自适应调整，以提高利用效率、满足不同应用场景的算力需求？
4月26日下午2点-4点， 英伟达将基于twt社区平台面向大语言模型应用、关注GPU资源池的金融企业用户解读NVIDIA AI Enterprise3.1解决方案，并有金融行业AI专家在线与大家分享和探讨金融企业如何拥抱大语言模型趋势。 欢迎金融行业用户会员报名参与本次活动。您可以下载资料参考学习，还可以在线提出问题、与用户专家和英伟达技术专家在线探讨。希望通过本次交流和探讨，我们可以共同推动金融行业迎接ChatGPT大语言模型时代的挑战和机遇。
支持企业：
分享嘉宾：
王玉君 NVIDIA AI Enterprise 产品经理
从事7年IT行业，关注领域边缘计算，企业级AI应用。毕业于上海交通大学本科，获得上海高级金融学院MBA学位。
崔晓楠 英伟达 开发者发展经理
毕业于北京航空航天大学，软件工程硕士。2018年加入英伟达，负责开发者生态和行业解决方案的落地推广。
李工 某银行 异构算力专家
主要负责某银行异构算力资源池建设和运营，以及GPU在金融AI场景应用调研及POC验证，信创AI芯片的生态推广，擅长云计算、异构计算、虚拟化、Devops、AI芯片等领域。
行业趋势文章参考：
迈入ChatGPT时代商业银行AI应用的发展趋势分析
本文探讨了ChatGPT时代商业银行AI应用的发展趋势。首先介绍了商业银行中常用的AI技术，如自然语言处理、机器学习和数据挖掘等。分析了ChatGPT时代商业银行AI应用的趋势，包括基于大语言模型的数字秘书、知识库、营销助手、风险管理等场景。此外，还探讨了大语言模型应用面临的可靠性、算力资源瓶颈等问题及解决思路。最后，可以得出结论：商业银行需要充分利用AI技术，不断提升服务水平和效率，同时也需要重视AI技术应用中的稳定性问题及GPU资源池建设问题，以适应人工智能趋势变革的需求，提高企业核心竞争力和应对未来挑战的能力。
主题资料：
NVIDIA AI Enterprise v3.1解决方案分享
AI 的应用还可提供更加快速、顺畅且一致的理赔和智能投顾服务，并可通过替代数据和更深入的分析向未服务到位的群体提供更多机会，从而更好地服务客户。为了能更加好支持AI的应用，就需要优化AI架构，本内容主要会通过这几个方面进行讲解：NVIDIA AI 企业平台介绍；AI SDKs 与 AI 工作流；大语言模型框架 Nemo Framework ；NVIDIA AI 优化基础架构。
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