在科技和产业进入人工智能和全真互联时代的大背景下，异构计算已成为业界公认超越摩尔定律的计算加速方法。如何充分利用异构加速单元的算力资源，成为业界共同探索和努力的方向。

在腾讯自研业务全面上云和云原生实践的过程中，面对算力挑战，我们在软硬件整体系统提供了完整解决方案，从而实现在千万级并发下对业务进行加速，帮助自研业务实现降本增效。本次分享将为大家解密，腾讯自研业务上云和云原生实践背后，异构计算软硬件一体化加速方案的技术实践与思考。

演讲提纲：
1. 自研 GPU 业务“云原生”历程
2. qGPU 共享技术解读：如何实现容器级细粒度算力切分
3. GPU 之外，如何基于自研 NPU 加速业务实践
4. 腾讯云大规模弹性 RDMA 集群的技术选型原则与展望

你将获得：

• 了解 GPU 容器算力切分与共享技术
• 了解腾讯如何用好和选择好 NPU
• 了解腾讯大规模应用 RDMA  网络的技术思考