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应用程序框架和 SDK


高性能计算 (HPC)

NVIDIA HPC SDK 是一种功能全面的工具箱,用于 GPU 加速型 HPC 建模和仿真应用。


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数据科学

NVIDIA RAPIDS™ 开源软件库套件(包括适用于 Apache Spark 的 RAPIDS 加速器)支持完全基于 GPU 执行用于分析、机器学习和数据可视化的端到端数据管道。


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GPU 加速库

NVIDIA® CUDA-X™ 基于 NVIDIA CUDA® 构建,是一系列库、工具和技术的集合,与仅采用 CPU 的替代方案相比,它能显著提升从 AI 到 HPC 的多个应用领域的性能。


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语音与计算机视觉

NVIDIA Riva 是一种 SDK,用于构建和部署融合视觉、语音和其他传感器的 AI 应用程序。它提供了一个完整的工作流程来构建、训练和部署 GPU 加速型 AI 系统,这些系统可以在上下文中运用视觉线索(例如手势和视线)及语音。


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智能视频分析 (IVA)

NVIDIA TAO 工具包是一种基于 Python 的 AI 工具包,用于构建基于 IVA 的高性能应用程序,例如视频分析、物流、智慧城市和权限控制等。


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实时仿真

NVIDIA Omniverse™ 是一种基于 Pixar 的 Universal Scene Description 和 NVIDIA RTX™ 的强大、多 GPU 实时仿真和协作平台。


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自主机器

NVIDIA DriveWorks SDK 是开发所有自动驾驶汽车 (AV) 软件的基础。它提供了一系列作为基础的 AV 功能,包括高级 AV 开发所需的处理模块、工具和框架。


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NVIDIA Aerial 开发者套件

NVIDIA Aerial™ 开发者套件有助于开发和部署虚拟无线接入网络 (vRAN) 堆栈,提高无线通信系统的性能,以及提升基于多入多出 (MIMO) 的大规模应用的计算能力。


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查找特定于应用领域的资源

点播内容

机器人领域中的基础语言学习,演示者:Booz Allen Hamilton

研究科学家 Luke Richards 将概要介绍 BAH 和巴尔的摩县马里兰大学为进一步提高机器人客服学习自然语言的能力而开展的工作,以及 NVIDIA 在推进基础语言学习和机器人学交叉领域的研究方面的重要作用。


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适用于智能分析的边缘计算

由空军研究实验室在 2020 年 GPU 技术大会上演示,您可以借此了解克服传统计算架构局限性的新型边缘计算技术,这些技术能支持在空军的战术情报平台上快速采用基于 AI 和机器学习的实时大数据分析和融合能力。


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为联邦政府应用程序开发计算机视觉解决方案

由 SFL Scientific 在 2020 年 GPU 技术大会上演示,展示了先进的计算机视觉技术如何成为实时检查大量数据的重要中坚力量。探索如何验证机器和深度学习模型、优化其长期性能,以及如何将输出集成到敏感工作流程和生产级管道中。


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安全地远程访问和启用 ArcGIS

观看这场 2020 年 GPU 技术大会研讨会,了解如何在常见的 GPU 加速基础设施上部署 GIS 可视化和后端深度学习工作负载,从而提高服务器利用率、员工工作效率并降低成本。


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开发者博客

在本地和云端使用预先训练的 NGC 模型快速启动 AI 训练

探索 NGC™ 如何利用深度学习框架容器、预先训练的模型和用于训练的模型脚本,简化并加速 AI 解决方案的构建。


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如何构建智能机器狗

了解 NVIDIA Isaac SDK™ 模块化、易使用的导航堆栈如何加速移动机器人的开发。该 SDK 包括对四核机器人的支持,并且可以补充该开发套件支持的其他机器人平台。


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使用 NVIDIA 物体检测工具包 (ODTK) 检测旋转物体

了解如何使用 ODTK 在您自己的数据集中检测旋转对象。借助 GPU 资源,您可以轻松、高效地训练、验证、操控并提供模型。


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使用 NVIDIA DeepStream 5.0 构建智能视频分析应用程序

DeepStream SDK 是一种可扩展的框架,用于为边缘构建高性能的托管式 IVA 应用程序。了解 DeepStream 如何支持各行各业(从智慧城市、建筑、零售到制造和医疗健康)的 AI 应用程序开发。


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点播内容

支持超级计算安全性和预测性维护的 Cyber-AI 网络

了解 NVIDIA Mellanox UFM Cyber-AI 平台,该平台将增强型实时网络遥测技术与由 AI 支持的网络智能与分析手段相结合,从而检测操作异常并预测网络故障,以便进行预防性维护。


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支持平台可持续性的深度学习与分析座谈会

了解将 AI 技术应用于任务关键型系统的经验心得与最佳实践。了解 AI 主导的工业检测、预测性维护、物流、NLP 和对话式 AI 技术如何在改变可持续发展格局的同时,实现预期的成本削减目标。


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利用深度学习技术检测飞机传感器数据中的异常

了解使用自动编码器在聚类问题中实现降维的好处,以及如何运用基于长短期记忆 (LSTM) 的神经网络在无监督的情况下检测异常。


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面向车队维护的预测分析

由 LMI 在 2020 年 GPU 技术大会上演示,了解用于车队维护的预测分析方法。这场研讨会将讨论机器学习方法如何支持整体预测建模方法。


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开发者博客

使用 NVIDIA 端到端深度学习平台进行自动缺陷检测

了解传统质量检测存在的问题,以及深度学习如何处理和解决这些工业检测任务。


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借助 MATLAB 在 NVIDIA Jetson 平台上实现快速原型设计

探索如何借助 MATLAB 在 NVIDIA Jetson Nano™ 开发者套件等硬件上进行深度学习算法原型设计和部署。


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在 NVIDIA Jetson 平台上构建用于 AI 处理的多摄像头媒体服务器

了解如何在 NVIDIA Jetson™ 平台上构建用于 AI 处理的简单、实时的多摄像头媒体服务器。借助 GStreamer Daemon (GstD)GstInterpipeNVIDIA DeepStream SDK,您可以开发一个可扩展且可靠的原型来捕获多个来源的视频。


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外型小巧的边缘 AI 超级计算机 Jetson Xavier NX 简介

探索 NVIDIA Jetson Xavier™ NX 如何支持您以较小的占用空间和较低的功耗部署要求高性能 AI 和复杂深度神经网络 (DDN) 的新一代自主系统和智能边缘设备,比如移动机器人、无人机、智能摄像头、便携式医疗设备、嵌入式物联网 (IoT) 系统等。


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点播内容

木马病毒检测评估:通过 AI 模型寻找隐匿的行为

探索 TrojAI 计划,这是 NIST、IAPRA 与 JHU/APL 合作开展的一个项目,旨在打击木马病毒攻击。观看这场 2020 年 GPU 技术大会研讨会,了解 TrojAI 计划的数据集生成、测试基础设施和基准检测方法。


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释放 Cyber AI 的强大推理力量

了解约翰·霍普金斯大学应用物理学实验室如何应对标记网络数据的挑战,并超越防御性感测,转为采用推理和自主行为方式。了解各种技术,比如创建能以机器水平的超快速度处理任务的自主代理。


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新一代网络飞行套件,演示者:Booz Allen Hamilton

Booz Allen 和 NVIDIA 正利用万兆级 GPU 计算,打造具备基于 AI 的新一代事件响应能力的便携式飞行套件。听取 Will Badart 和项目经理 JC Sullivan 分享他们在这个独特的问题领域工作的经验,并探索基于 GPU 的 AI 技术在网络安全领域的前景。


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开发者博客

如何基于 GPU 构建特定于领域的自动语音识别模型

了解 NVIDIA Nemo™,这是一款特定于领域的自动语音识别 (ASR) 应用程序,可让您使用自己的数据训练或调优预先训练的(声学和语言)ASR 模型。


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基于 GPU 的快速谱图分割

了解如何在偏微分方程 (PDE) 的数值解中使用图形分割来执行更高效的稀疏矩阵向量乘法,以及如何使用图形聚类来识别社交网络中的社区并支持网络安全。


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使用 NVIDIA BlueField-2 DPU 保护和加速云计算平台

云计算时代带来了一系列网络安全挑战。了解 BlueField-2 DPU 如何助力云服务提供商、电信运营商和企业构建高性能、高效率且安全的云端基础设施。


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点播内容

从数据中心到边缘的 AI 解决方案,演示者:PNY Technologies

访问从数据中心到边缘的端到端 AI 解决方案产品组合。观看这场 2020 年 GPU 技术大会研讨会,了解确定为数据科学工作流程运用深度学习解决方案的机会时,应该考虑的关键要素。


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使用 NVIDIA DriveWorks 集成自定义传感器

了解如何为不同类型的传感器(例如雷达、激光雷达和摄像头)实现和使用传感器插件,以及这些插件如何支持实现与传感器通信所需的传输层和协议层。


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面向可扩展自动驾驶汽车开发的 NVIDIA DRIVE AGX 解决方案

了解 NVIDIA 独特的片上系统 (SoC)、GPU 和智能网络计算和加速选项如何支持灵活的自动驾驶汽车开发,以及如何在行车电脑架构中使用最新产品。


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自动驾驶汽车实时和动态风险评估

了解如何将高保真或高精度地图数据和实时交通数据(例如行车速度和拥堵模式)纳入风险评估,特别是针对 ADAS 和高度自动化的车辆的风险评估。


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开发者博客

使用 NVIDIA A100 GPU 优化计算机视觉

了解让 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 成为计算机视觉工作负载利器的新功能。此外,文中还介绍了近期的两个计算机视觉 NVIDIA 研究项目,展示了他们如何从 A100 的计算能力和性能中获益。


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隆重推出 NVIDIA Riva:适用于 GPU 加速、对话式 AI 应用程序的框架

NVIDIA Riva 是一款用于构建对话式 AI 应用程序的端到端框架。探索其运用先进深度学习模型并且针对自动语音识别 (ASR)、自然语言理解 (NLU)、文本转语音 (TTS) 和计算机视觉的 GPU 优化型服务。


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为 GPU 创建物体检测管道

了解物体检测架构,探索其如何加速 GPU 物体检测管道的训练和部署,并简要了解我们所采用的优化方法


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360 度自动驾驶汽车雷达感知

探索一种自动驾驶汽车系统,该系统能检测车辆周围 360 度范围内的物体并提供可作为行动依据的数据,实现增强的传感器融合,提供摄像头和激光雷达系统的功能冗余,以实现安全的自动驾驶规划和控制。


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点播内容

NVIDIA RTX

NVIDIA RTX 平台融合了光线追踪、深度学习和光栅化技术,可通过 NVIDIA Turing GPU 架构以及对行业领先工具和 API 的支持,从根本上改变内容创作者和开发者的创作过程。


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NVIDIA CloudXR SDK

CloudXR 是 NVIDIA 推出的一款解决方案,用于从远程服务器(云端、数据中心或边缘)上的任何 OpenVR XR 应用程序流式传输虚拟现实 (VR)、增强现实 (AR) 和混合现实 (MR) 内容。


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基于主动学习工作流程生成雷达合成数据

了解基于物理的仿真、并行模型生成和主动学习技术如何帮助开发者克服仿真的物理真实感、域迁移以及生成具有足够的多样性或熵的数据等挑战。


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适用于训练和仿真的最佳实践和工具

在这场 GTC 2020 研讨会中,探索可用于生成更加逼真的高性能合成环境的各种 GPU 加速工具和 SDK。此外,您还可以了解到为训练和仿真用例中充分利用 GPU 的一些最佳实践。


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开发者博客

采用 Project Anywhere 的训练和仿真应用程序

Project Anywhere 是一种基于云的演示,让您即便身处天涯海角也能获取高保真图像、探索高分辨率 3D 地形,并从任何设备实时构建数据。Project Anywhere 基于 Cesium 3D Tiles、Microsoft Azure、NVIDIA GPU 和 Unreal Engine 的强大性能进行部署。


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最佳实践:使用 NVIDIA RTX 光线追踪技术

了解对于采用光线追踪技术的开发者有实用价值的可行见解和实用技巧。您将大致了解哪种解决方案能够提高性能,以及如何构建和管理光线追踪加速结构等。


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部署实时物体检测模型

了解可以如何借助 Isaac SDK 基于仿真生成合成数据集,随即使用这些数据通过 NVIDIA TAO 工具包 调优物体检测深度神经网络 (DNN)。


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使用 NVDECODE API 和 NVIDIA 视频编解码器 SDK 优化视频内存占用量

本博客演示了哪些编解码器配置参数会影响到视频内存占用量,以及如何以更佳方式配置这些参数。请注意,本文假定读者基本熟悉 NVDECODE API。


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适合您的计划

开发者资源

NVIDIA 开发者计划提供了在各种 NVIDIA 技术平台上成功构建应用程序所需的高级工具和培训课程。您可以借此访问数百种 SDK,还能通过我们的社区论坛建立一个志同道合的开发者圈子,另外还有其他许多好处。

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NVIDIA 深度学习培训中心 (DLI) 提供 AI、加速计算和加速数据科学方面的实操培训,支持您解决实际问题。该培训由云端 GPU 支持,提供自定进度式在线课程或者讲师指导式直播研讨会。

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NVIDIA Inception 是面向 AI、数据科学和高性能计算初创公司的加速平台,为全球 7000 多家初创公司提供进入市场的支持、专业知识和技术。初创公司可以通过 DLI 获得培训机会、优惠硬件价格,以及受邀参加独家社交活动的机会。

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NVIDIA 公共部门新闻


NVIDIA 研究人员推出适应不同地形的机器人

这种机器人框架结合了基于模型的控制和增强学习,支持实时、自适应地自动更改接触顺序。


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NVIDIA Aerial 开发者套件:快速启动 5G vRAN 开发项目

这种 Aerial 开发者套件支持访问 Aerial SDK 内置 vRAN 测试向量。简化传感器数据和网络威胁搜寻的时间序列分析,并提高雷达和声纳相控阵应用的计算能力。


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