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机器人使用张量并行技术进行自动驾驶感知模型训练
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模拟/建模/设计洞悉 Omniverse:OpenUSD 的突破性进展使开发者成为 NVIDIA GTC 上的焦点
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数据科学广播行业的突破:NVIDIA Holoscan for Media 现已上市,并将通过简化 AI 集成来深入改变直播媒体
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图形/仿真全新 NVIDIA RTX A400 和 A1000 GPU 全面加强 AI 设计与生产力工作流
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生成式人工智能/大语言模型AI 的基本要素:揭秘基础模型的作用与价值
最近
2024年 4月 26日
使用张量并行技术进行自动驾驶感知模型训练
由于采用了多摄像头输入和深度卷积骨干网络,用于训练自动驾驶感知模型的 GPU 内存占用很大。
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2024年 4月 25日
洞悉 Omniverse:OpenUSD 的突破性进展使开发者成为 NVIDIA GTC 上的焦点
“洞悉 Omniverse”系列文章重点介绍艺术家、
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2024年 4月 25日
广播行业的突破:NVIDIA Holoscan for Media 现已上市,并将通过简化 AI 集成来深入改变直播媒体
该软件定义平台帮助全球广播和流媒体领域的开发者实现 AI 赋能的媒体解决方案。 无论是提供体育直播节目、流媒体服务、网络广播还是社交平台内容,
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2024年 4月 25日
全新 NVIDIA RTX A400 和 A1000 GPU 全面加强 AI 设计与生产力工作流
两款 NVIDIA Ampere 架构 GPU 为工作站带来实时光线追踪功能和生成式 AI 工具支持。
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2024年 4月 25日
AI 的基本要素:揭秘基础模型的作用与价值
本文属于《解码 AI》系列栏目,该系列的目的是让技术更加简单易懂,从而解密 AI,同时向 RTX PC 用户展示全新硬件、软件、
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2024年 4月 25日
NVIDIA GPU 架构下的 FP8 训练与推理
本文聚焦 NVIDIA FP8 训练与推理的实践应用,该内容来源于 2023 云栖大会 NVIDIA 专场演讲。 FP8 训练利用 E5M2/
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2024年 4月 23日
借助 Union.ai 和 NVIDIA DGX 云实现 AI 工作流程的大众化
GPU 最初专用于在电子游戏中渲染 3D 图形,主要用于加速线性代数计算。如今,GPU 已成为 AI 革命的关键组成部分之一。 现在,
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2024年 4月 22日
借助 NVIDIA TensorRT-LLM 和 NVIDIA Triton 推理服务器提升 Meta Llama 3 性能
我们很高兴地宣布支持 Meta Llama 3 系列模型,通过 NVIDIA TensorRT LLM 加速和优化 LLM 推理性能。
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2024年 4月 22日
借助 NVIDIA Aerial CUDA 加速 RAN,增强 5G/6G 的 DU 性能和工作负载整合
Aerial CUDA 加速无线电接入网 (RAN) 可加速电信工作负载,使用 CPU、
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2024年 4月 22日
Mistral Large 和 Mixtral 8x22B LLM 现已由 NVIDIA NIM 和 NVIDIA API 提供支持
本周发布的模型包括两个新的 NVIDIA AI 基础模型:Mistral Large 和 Mixtral 8x22B。
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2024年 4月 22日
使用 OpenUSD 和 NVIDIA Omniverse 开发虚拟工厂解决方案
与 NVIDIA AI、Omniverse 和通用场景描述 (OpenUSD) 等平台一起,业界开发者正在构建虚拟工厂解决方案。
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2024年 4月 22日
借助 NVIDIA AI 基础模型 VISTA-2D 推进细胞分割和形态分析
基因组学研究人员使用不同的测序技术来更好地理解生物系统,包括单细胞和空间组学。与从细胞层面查看数据的单细胞不同,空间组学考虑了数据的位置,
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增强现实/虚拟现实
2024年 4月 25日
广播行业的突破:NVIDIA Holoscan for Media 现已上市,并将通过简化 AI 集成来深入改变直播媒体
该软件定义平台帮助全球广播和流媒体领域的开发者实现 AI 赋能的媒体解决方案。 无论是提供体育直播节目、流媒体服务、网络广播还是社交平台内容,
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2024年 4月 18日
借助 NVIDIA NeMo Parakeet ASR 模型突破语音识别的界限
NVIDIA NeMo Parakeet 是一个端到端平台,用于在任何地方(任何云端和本地)大规模开发多模态生成式 AI 模型,
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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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数据科学
2024年 4月 25日
广播行业的突破:NVIDIA Holoscan for Media 现已上市,并将通过简化 AI 集成来深入改变直播媒体
该软件定义平台帮助全球广播和流媒体领域的开发者实现 AI 赋能的媒体解决方案。 无论是提供体育直播节目、流媒体服务、网络广播还是社交平台内容,
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2024年 4月 23日
借助 Union.ai 和 NVIDIA DGX 云实现 AI 工作流程的大众化
GPU 最初专用于在电子游戏中渲染 3D 图形,主要用于加速线性代数计算。如今,GPU 已成为 AI 革命的关键组成部分之一。 现在,
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2024年 4月 22日
借助 NVIDIA AI 基础模型 VISTA-2D 推进细胞分割和形态分析
基因组学研究人员使用不同的测序技术来更好地理解生物系统,包括单细胞和空间组学。与从细胞层面查看数据的单细胞不同,空间组学考虑了数据的位置,
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2024年 4月 17日
使用 GPU 加速的 nvImageCodec 推进医学影像解码
本文将深入分析 DICOM 医学影像的解码功能。AWS HealthImaging 利用 NVIDIA 的 nvJPEG2000 库…
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2024年 4月 3日
使用 WholeGraph 优化图形神经网络的内存和检索,第 2 部分
大规模图形神经网络 (GNN) 训练带来了艰巨的挑战,特别是在图形数据的规模和复杂性方面。这些挑战不仅涉及神经网络的正向和反向计算的典型问题,
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2024年 3月 27日
借助 NVIDIA NeMo Curator 扩展和整理用于 LLM 训练的高质量数据集
大型语言模型 (LLM) 是提高运营效率和推动创新的强大工具。NVIDIA NeMo 微服务 旨在简化构建和部署模型的流程。
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2024年 3月 21日
加速 AI 开发: NVIDIA AI Workbench 正式发布
NVIDIA AI Workbench 是面向 AI 和 ML 开发者的工具包。现在已正式推出 免费下载。它具有自动化功能,
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2024年 3月 20日
突破性的 NVIDIA cuOpt 算法将路线优化解决方案的速度提高 100 倍
NVIDIA cuOpt 是一个加速优化引擎,专为解决复杂的路线规划问题而设计。它能够高效地处理各种问题,包括但不限于:休息和等待时间、
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2024年 3月 19日
借助 GPU 加速和生成式 AI 加速多组分析
NVIDIA Parabricks v4.3 在 NVIDIA GTC 2024 上发布,引入了新的工具和工作流程,
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2024年 3月 18日
如何通过四个步骤将 RAG 应用程序从试点阶段转变为生产阶段
生成式 AI 具有改变各个行业的巨大潜力。人类工作者已经开始使用 大型语言模型(LLM) 来解释、推理和解决复杂的认知任务。
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2024年 3月 18日
RAPIDS cuDF 可将 pandas 加速近 150 倍,且无需更改代码
在 NVIDIA GTC 2024 上,我们宣布 RAPIDS cuDF 现在可以为 950 万 Pandas 用户带来 GPU 加速,
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2024年 3月 18日
NVIDIA NIM 提供经过优化的推理微服务,用于大规模部署 AI 模型
数字生成的生成式 AI 采用率一直很高。在 2022 年推出 OpenAI 聊天 GPT 的推动下,
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