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。
目前，金融行业在大模型训练与推理方面存在算力利用率不足的问题。虽然GPU资源池等计算技术已经得到了广泛应用，但是由于缺乏统一的管理和调度，GPU资源池的算力利用率仍然不高。同时，由于大模型训练与推理的计算复杂度较高，传统的计算方法已经无法满足需求，需要探索新的计算方法和技术。为了提高算力利用率，GPU资源池等计算技术逐渐成为金融行业中的重要基础设施。本次活动旨在探讨金融行业大模型落地场景和通过GPU资源池等提高算力利用率，提升大模型训练与推理效率，为金融行业的数字化转型提供有力支持。
核心探讨问题：
1. 大模型在金融行业有哪些应用场景、实践难点以及应用案例？
2. 如何提高GPU资源池的算力利用率，提升大模型训练与推理的效率？
3. 如何将GPU资源池等计算技术应用于金融行业的大模型训练与推理中，并评估效果？
活动时间：
4月12日14:00-17:00
活动地址：
杭州市（具体地址会在您报名审核通过后通知）
报名方式：
1、如您希望参与本次活动，请将您的联系信息（姓名、单位、职务、手机、邮箱）发送邮件至yan.sun@twtgroup.com.cn 进行邮件报名，我们将在1个工作日内审核反馈；
2、点击阅读原文，在活动平台上直接点击报名，报名后我们会与您联系。
以上两种方式均可
支持企业：
主持人：
卢金晨 浙商证券 基础架构部工程师
软件工程硕士，软考认证信息系统架构师、软件设计师，2项专利及5项软著，曾参与省数字化改革专班，多年银行和券商IT从业经验，熟悉云计算领域IAAS及PAAS建设、web应用开发等。
分享嘉宾：
占可非 某股份制银行 科技部项目经理
负责行内各类NLP&CV项目的开发工作，目前正在着手大模型项目的规划以及落地工作。
唐登龙 某大型证券 信息技术部高级产品经理
长期深耕金融科技领域，负责多个智能化项目架构设计，在应用大模型、自然语言、智能语音、虚拟仿真等AI前沿技术赋能公司数字化财富管理转型方面，具有相关行业实践经验，多次参与并荣获金融创新奖项。
宋庆春 NVIDIA 网络亚太区高级总监
原Mellanox 亚太区技术总监、HPC和AI首席架构师、亚太区市场高级总监。负责NVIDIA InfiniBand 网络和以太网络产品及解决方案。
梁潇 NVIDIA 深度学习解决方案架构师
现任NVIDIA深度学习解决方案架构师，曾作为AI算法专家在工业Al、互联网金融领域有着多年深度学习算法经验，目前在NVIDIA专注于金融服务领域的GPU 解決方案。
席位有限，报名从速，点击阅读原文可报名↙↙↙
