卷模型技术，更要卷工程实现
GPT、Llama 等大模型技术的屡屡突破，引爆了全球 AI 产业的新一轮震动，国内百模涌现，所有最顶尖的科研人才，都聚焦如何提升模型参数量与模型效果上。
人工智能领域专家贾扬清曾提及模型的保鲜期（shelf life）概念，他认为从2012年AlexNet发布至今，在每个性能强劲的大模型发布后，只要六个月到一年左右时间，就会出现效果接近的模型。
随着更多优质的通用大模型逐渐开源，模型间的技术壁垒有望进一步消除，如何降低 AI 基础设施和模型实施的成本将成为企业、团队和个人开发者关切的话题。
这要求企业对人工智能技术有全面的认识，并对自身的基础设施和研发流程做出调整、优化，甚至重构。AI 基础设施的构建中，需要关注算力集群、数据存储、模型训练、推理部署等整条链路。在 AI 基础设施的链路中，既可以选择利用现有的云服务，也可以选择开源性质的基础设施产品进行私有化改造。
在高性能算力严重稀缺的市场环境下，一个稳健、高效的 AI 研发底座，可以充分提升团队作战效率。除了 AI 科研能力外，让研发团队具备卓越的工程能力，成了 AI 时代里打赢胜仗、弯道超车的关键。
2023年8月12日（本周六）下午，将在北京朝阳区皇家格兰云天大酒店举行程序员大会NPCon：AI 模型技术与应用峰会：全链路搭建AI研发底座，将于大家共同探讨：不同规模阶段的企业，该如何选择适合自身的AI基础设施建设方案、高效完善AI的全链路研发流程。
完整议程
分享嘉宾与内容简介
主题演讲
《大模型涌现，如何部署训练架构与算力芯片》
知乎科技领域答主@陈巍谈芯，人工智能/AI芯片专家，千芯科技董事长。国际计算机学会（ACM）、中国计算机学会（CCF）专业会员，中美发明专利约70+项，著有《GPT-4大模型硬核解读》《GPT-4核心技术分析报告》《GPGPU芯片设计》
演讲内容：
随着GPT等大模型技：术的高速成长与普及，LLM/MLM的开源资源、部署训练架构、算力成本成为大模型应用落地和企业盈亏ROI的关键分水岭，重要性不低于模型精度。本主题将分享GPT等大模型的开源Foundation Model与Finetune、开源应用平台、部署与训练架构、以及GPU和DSA芯片对部署综合成本的重要影响，场景涵盖云计算和端侧私有化部署，对互联网与MaaS企业的产品业务设计与大模型部署有关键参考意义。
主题演讲
LLM 应用技术栈与Agent全景解析
超过 11 年的互联网从业经验，对产品设计、敏捷项目管 理、DevOps、学习型组织文化与 Web 应用开发有深刻理解。近年在企业服务、工具软件领域的 SaaS 的产品、运营和技术管理上有丰富经验。
演讲内容：
将概括目前大模型应用技术栈全景，梳理应用技术栈已实现的能力与要解决的问题、以及 Dify 等AI应用工具平台在 大模型生态中的位置及能力构建，并对当下的大模型技术发展及应用发展的趋势进行展望。
主题演讲
美团视觉GPU推理服务部署架构优化实践
美团视觉智能部，担任软件开发工程师职位，主要负责服务平台开发、视觉模型部署方案设计和GPU服务性能优化等方面的工作。
同时，我也非常关注人工智能领域的前沿进展和应用，积极拥抱新技术带来的变化。在工作之余，我热爱骑行，非常欢迎和大家一起交流学习、探索自然享受骑行乐趣。
演讲内容：
美团视觉致力于将视觉AI技术应用于本地生活服务的各个场景。但随着在线推理服务使用的GPU资源不断增加，GPU利用率低的问题也日益凸显，导致大量计算资源浪费。经过实验分析，我们发现GPU利用率低下的推理服务存在一个共性问题：模型结构中CPU算子和GPU算子相互耦合，严重影响运行效率。为此，我们提出了一种通用高效的部署架构，通过模型结构拆分和微服务化，解决这种常见的性能瓶颈问题。目前，该解决方案已在美团视觉核心服务上成功应用，优化后服务GPU利用率接近100%，服务性能成倍提升。
主题演讲
AI大模型算力系统分析
Dr.Zhu 就职于浪潮信息人工智能与高性能应用软件部，负责大模型、AIGC等前沿AI算法研发和AI应用落地工作。
演讲内容：
结合浪潮信息源大模型的工作实践和智算中心算力平台建设经验，分享当前AI基础大模型的技术趋势、算力需求和计算特征以及当前业界面临的主要技术挑战等内容。
闪电演讲
让你的 AI 应用快速落地
全栈开发者，知名开源项目 ViewDesign(iView) 创始人。
著有《Vue.js 实战》、《Vue.js 组件精讲》，组织过多次 Vue.js 活动。
演讲内容：
InsCode（inscode.net） 是一个一站式的应用开发服务平台，在 AI 的加持下，解决从开发-部署-运维-运营的全链路开发工作。
《开谈》圆桌
AI 时代的研发新范式
与开发者能力演进
毕业于北京航空航天大学，从一线软件及算法工程师至创业企业CTO，进入资本市场，多年来一直专注在Data&AI Infra方向，为多家知名创业公司提供咨询服务。
《开谈》圆桌
AI 时代的研发新范式
与开发者能力演进
南开大学、明尼苏达大学联合培养博士，诺亚方舟实验室推荐搜索项目经理，其领导的研究团队聚焦推荐系统、信息检索、因果推断技术的前沿探索，并将预研成果在公司超过30个产品/场景落地（2013年以来），发表论文超过50篇，申请专利超过40项，并在ACM SIGIR、SIGKDD等学术组织担任高级程序委员/程序委员/审稿人等职务，译著《奇点临近》中文版。
《开谈》圆桌
AI 时代的研发新范式
与开发者能力演进
毕业于北京航空航天大学计算机学院，毕业后一直从事NLP算法工作。目前为智谱AI的CodeGeeX团队算法专家，专业领域为大模型训练及应用。
《开谈》圆桌
AI 时代的研发新范式
与开发者能力演进
清华大学计算机系学士、硕士；有超过10年的新技术研发和创新管理经验。曾任四达时代传媒集团研究院首席架构师，负责设计和建设覆盖非洲十余个国家的三网融合视频系统；曾任职宝尊电商技术总监，管理70人团队，负责多项产品的研发和商业化；连续创业者；拥有数十项国家发明专利。