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数据中心/云端量子加速超级计算简介
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计算机视觉/视频分析使用 NVIDIA GPU 和 VMAF-CUDA 计算视频质量
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内容创建/渲染借助 NVIDIA Holoscan for Media 中的新功能简化直播媒体应用程序开发
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模拟/建模/设计借助 OpenUSD、MaterialX 和 OpenPBR,为虚拟世界解锁无缝材质交换
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内容创建/渲染Direct3D 12 中的工作图:延迟着色案例研究
最近
2024年 3月 13日
量子加速超级计算简介
开发有用的 量子计算 是一项涉及政府、企业和学术界的全球性工作。量子计算的优势可以帮助解决一些与应用程序(如材料模拟、气候建模、风险管理、
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2024年 3月 12日
使用 NVIDIA GPU 和 VMAF-CUDA 计算视频质量
视频质量指标用于评估视频内容的保真度。它们提供一致的量化测量,用于评估编码器的性能。 VMAF 将人类视觉建模与不断发展的机器学习技术相结合,
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2024年 3月 12日
借助 NVIDIA Holoscan for Media 中的新功能简化直播媒体应用程序开发
适用于媒体的 NVIDIA Holoscan 是一个软件定义的平台,用于构建和部署适用于直播媒体的应用程序。
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2024年 3月 11日
借助 OpenUSD、MaterialX 和 OpenPBR,为虚拟世界解锁无缝材质交换
今天,NVIDIA 和 OpenUSD 联盟 (AOUSD) 宣布成立 AOUSD 材质工作组,
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2024年 3月 11日
Direct3D 12 中的工作图:延迟着色案例研究
在游戏应用程序性能方面,GPU 驱动的渲染能够提升处理大型虚拟场景的可扩展性。Direct3D 12 (D3D12) 采用工作图形(work…
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2024年 3月 11日
在 Direct3D 12 中使用工作图推进 GPU 驱动的渲染
GPU 驱动的渲染一直是许多游戏应用程序的主要目标。它能够提高处理大型虚拟场景的可扩展性,并减少 CPU 对游戏性能的瓶颈。
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2024年 3月 8日
WholeGraph 存储:优化图形神经网络的内存和检索
图形神经网络 (GNN) 彻底改变了图形结构数据的机器学习。与传统神经网络不同,GNN 擅长捕捉图形中的复杂关系,
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2024年 3月 8日
cuTENSOR 2.0:用于加速张量计算的全面指南
NVIDIA cuTENSOR 是一个 CUDA 数学库,提供经过优化的张量运算。张量是一种密集的多维数组或数组片段。cuTENSOR 2.
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2024年 3月 8日
cuTENSOR 2.0:应用程序和性能
虽然 第 1 部分 专注于使用全新的 NVIDIA cuTENSOR 2.0 CUDA 数学库,但本文将介绍其他使用模式,
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2024年 3月 7日
简化 Cumulus Linux 迁移
软件的主要版本之间的迁移可能会对基础设施管理团队带来几个挑战: 这些挑战可能会阻碍用户采用新版本,因此他们将错过更新、更强大的功能。
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2024年 3月 7日
在 NVIDIA AI 推理平台上使用 Stable Diffusion XL 生成令人惊叹的图像
扩散模型正在各行各业中改变创意工作流程。这些模型通过采用降噪扩散技术,将随机噪声逐步塑造为 AI 生成的艺术,
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2024年 3月 7日
NVIDIA TensorRT 通过 8 位预训练量化将 Stable Diffusion 的速度提升近 2 倍
在生成式 AI 的动态领域,扩散模型脱颖而出,成为使用文本提示生成高质量图像的功能强大的架构 .
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增强现实/虚拟现实
2024年 3月 1日
通过线下实践学习,充分利用 NVIDIA GTC 2024
我们很高兴能在圣何塞会议中心参加今年的 GTC 大会,与数千名开发者、行业领导者、研究人员和合作伙伴共襄盛会。通过亲自参加 GTC,
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2024年 2月 22日
借助由 NVIDIA 提供支持的新款 Varjo XR-4 系列头显设备,增强沉浸式体验
借助集成 NVIDIA 技术的 Varjo 新款 XR-4 系列头显设备,开发者和企业现在可以部署如生的虚拟现实和混合现实体验。
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2023年 12月 15日
高级 API 性能:交换链
交换链是如何将渲染数据输出到屏幕的不可或缺的一部分。它们通常由一组输出就绪型缓冲区组成,每个缓冲区都可以旋转渲染为一个缓冲区。
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2023年 11月 3日
在 FlexSim 中使用 OpenUSD 分析、可视化和优化现实世界的流程
对于制造和工业企业而言,效率和精度至关重要。为了简化运营、降低成本和提高生产力,各公司正在转向数字孪生和离散事件模拟。
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2023年 9月 1日
高级 API 性能:着色器
本文介绍在 NVIDIA GPU 上使用着色器时的最佳实践。要在应用程序中获得高且一致的帧速率,请参阅高级 API 性能小贴士。
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2023年 8月 9日
使用 NVIDIA CloudXR 套件扩展 XR 工作流
NVIDIA为开发者提供了一个先进的平台,开发者可以在该平台上使用全新NVIDIA CloudXR 套件来创建可扩展、
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2023年 8月 8日
由 RTX 赋能的空间框架通过 USD 实现全光线追踪 XR 流程
开发扩展现实(XR)应用的难度极大。用户通常会从一个模板项目入手,并按照现成的打包模板将应用部署到头显。
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2023年 7月 31日
聚焦: Chaos Enscape 通过 NVIDIA VCR 优化 VR 质量和性能
精确再现 VR 体验对许多工作流程至关重要,但它极具挑战性。但虚拟现实测试对许多团队来说至关重要,尤其是当他们想解决虚拟现实体验的问题,
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2023年 6月 23日
语音 AI 聚焦:在 AR 眼镜上可视化口语和声音
音频可以包括各种各样的声音,从人类的语音到狗叫声和警笛声等非语音。当为听力困难的人设计可访问的应用程序时,
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2023年 6月 12日
使用 Superb AI Suite 和 NVIDIA TAO 工具包创建高质量的计算机视觉应用程序
数据标记和模型训练一直被认为是团队在构建 AI / ML 基础设施时面临的最大挑战。这两个步骤都是 ML 应用程序开发过程中的关键步骤,
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2023年 5月 15日
NeRFs 如何帮助我重新想象世界
为什么图像还没有进化到二维?为什么我们对百年科技感到满意?如果已经有了可以推动内容世界向前发展的技术,而且只需要一台相机,该怎么办?
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2023年 3月 23日
使用自然语言语音命令创建 XR 体验:Mellon 测试项目
Project Mellon 是一个轻量级的 Python 软件包,能够利用语音人工智能的重量级力量 (NVIDIA Riva)…
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数据科学
2024年 3月 8日
WholeGraph 存储:优化图形神经网络的内存和检索
图形神经网络 (GNN) 彻底改变了图形结构数据的机器学习。与传统神经网络不同,GNN 擅长捕捉图形中的复杂关系,
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2024年 3月 6日
CUDA 工具包 12.4 增强对 NVIDIA Grace Hopper 和机密计算的支持
最新版本的 CUDA 工具包,即 版本 12.4,继续利用最新的 NVIDIA GPU 来推动加速计算性能。
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2024年 3月 5日
聚焦:Honeywell 借助 NVIDIA cuDSS 加速工业流程仿真
多年来,传统的工业流程建模和仿真方法一直在努力充分利用多核 CPU 或加速设备以并行运行模拟和优化计算。
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2024年 3月 5日
新视频:开创性的气候技术和缓解自然灾害影响
2022 年,澳大利亚莱斯莫尔市遭受严重的洪水袭击,造成 3000 多间房屋受损,社区受到破坏,损失金额高达 60 亿美元,
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2024年 2月 27日
视频:五分钟内构建 RAG 驱动的聊天机器人
检索增强生成(RAG)作为一种提升性能的技术,其受欢迎程度呈爆炸式增长。从高度准确的问答 AI 聊天机器人到代码生成副驾驶,
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2024年 2月 19日
体验 NVIDIA cuOpt 加速优化,提高运营效率
本周的 Model Monday 版本亮点是 NVIDIA cuOpt,这是一款创新的加速优化引擎,专为帮助团队解决复杂的路线规划问题而设计。
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2024年 2月 14日
借助 NVIDIA BioNeMo Cloud API 加速 Receptor.AI 的药物研发
药物研发的核心是寻求新的、有效的治疗方法,以治疗仍然对当前疗法有强烈抵抗力的疾病。随着加速计算的兴起,
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2024年 1月 30日
使用现已推出 Beta 版的 NVIDIA AI Workbench 来创建、共享和扩展企业 AI 工作流程
NVIDIA AI Workbench 现已进入测试阶段,带来了丰富的新功能,可简化企业开发者创建、使用和共享 AI 和机器学习 (ML)…
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2024年 1月 24日
借助 NVIDIA AI 软件构建企业级 AI
在推出 ChatGPT 后,全球各地的企业开始意识到 AI 的优势和功能,并竞相将其应用到工作流程中。 随着这种采用的加速,
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2024年 1月 8日
新模型 MolMIM 和 DiffDock 助力 NVIDIA BioNeMo 中的分子生成和分子对接
在科学、技术和医学的交叉领域,寻找可行的药物是最艰巨的挑战之一。从数学上讲,随机偶然发现一个好的治疗候选者的可能性小得惊人。
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2023年 12月 15日
在 RAPIDS libcudf 中使用嵌入式数据类型简化 ETL 工作流程
嵌入式数据类型是一种表示列式数据中分层关系的便捷方式。它们经常用于 提取、转换、加载(ETL)在商业智能领域的工作负载、推荐系统、网络安全、
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2023年 12月 14日
生成式 AI 研究聚焦:揭开基于扩散的模型的神秘面纱
借助互联网级数据,AI 生成内容的计算需求显著增加,数据中心在数周或数月内全力运行单个模型,更不用说通常作为服务提供的高生成推理成本。
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