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应用程序框架和 SDK


CUDA

CUDA® 是 NVIDIA 专为图形处理单元 (GPU) 上的通用计算开发的并行计算平台和编程模型。借助 CUDA,开发者能够利用 GPU 的强大性能显著加速计算应用程序。

在经 GPU 加速的应用程序中,工作负载的串行部分在 CPU 上运行,且 CPU 已针对单线程性能进行优化,而应用程序的计算密集型部分则以并行方式在数千个 GPU 核心上运行。


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RAPIDS

通过 RAPIDS 开源软件库套件和 API,您可以在 GPU 上执行完整的端到端数据科学和分析流程。RAPIDS 根据 Apache 2.0 授权,由 NVIDIA® 基于广泛的硬件和数据科学科学经验进行孵化。RAPIDS 利用 NVIDIA CUDA® 基元进行低级别计算优化,并通过用户友好型 Python 接口实现 GPU 并行化和高带宽显存速度。


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自动混合精度

深度神经网络训练传统上依赖于 IEEE 单精度格式;但是,借助混合精度,您可以在保持单精度实现的网络精度的同时,以半精度进行训练。这种同时使用单精度和半精度表示形式的技术称为混合精度技术。


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Triton 推理服务器

NVIDIA Triton 推理服务器简化了在生产环境中大规模部署 AI 模型的流程。Triton 服务器是开源推理服务器软件,支持团队从众多框架(包括 TensorFlow、TensorRT、PyTorch 和 ONNX)部署经过训练的 AI 模型。


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TensorRT

NVIDIA TensorRT™ 是一个高性能深度学习推理平台。它包含深度学习推理优化器和运行环境,让深度学习推理应用实现低延迟和高吞吐量。


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cuDNN

NVIDIA CUDA® 深度神经网络库 (cuDNN) 是经 GPU 加速的深度神经网络基元库。cuDNN 可大幅优化标准例程(例如用于前向传播和反向传播的卷积层、池化层、归一化层和激活层)的实施。


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Riva

NVIDIA Riva 是一个 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。它提供完整的工作流程,旨在构建、训练和部署 GPU 加速的 AI 系统,这些系统可以在情境中运用视觉线索(例如手势和视线)和语音。


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JetPack

NVIDIA JetPack SDK 是构建 AI 应用程序的全面解决方案。使用 NVIDIA SDK Manager 为 Jetson 开发者套件刷入最新的操作系统镜像,为主机和开发者套件安装开发者工具,并安装快速启动开发环境所需的库、API、示例和文档。


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NVIDIA 集合通信库

NVIDIA 集合通信库 (NCCL) 可实现针对 NVIDIA GPU 进行性能优化的多 GPU 和多节点集合通信基元。NCCL 可提供各种例程(例如 all-gather、all-reduce、broadcast、reduce、reduce-scatter),这些例程已经过优化,可在 PCIe 和 NVLink 高速互联上达到高带宽。


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瑞典银行借助 Hopsworks 和 NVIDIA GPU 使用 GAN 检测金融欺诈

了解瑞典银行如何在其欺诈和反洗钱 (AML) 策略中利用 NVIDIA GPU 和 Logical Clock 的 Hopsworks 训练高级深度学习模型,例如生成式对抗神经网络 (GAN)。


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用于量化分析任务的 GPU 加速示例

通过一个示例了解在 GPU 中加速量化工作流程并可视化数据流的操作非常简单。


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使用 Numba 和 RAPIDS 在 GPU 上实现快速分数差分

目前,分数差分在金融服务行业得到了广泛应用,可用于为机器学习算法准备训练数据,以生成用于股票交易的信号。


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加速 Python 在银行业中的发展


RAPIDS 是一个开源平台,在 NVIDIA 中逐渐发展,用于 GPU 加速的数据科学。它正在转变金融服务行业的许多领域,包括用于评估回测交易策略平台的代表性基准的性能记录。了解金融机构如何利用 RAPIDS 平台。


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利用对话式 AI 提升金融服务

自然语言处理 (NLP) 是构建更好的聊天机器人和 AI 助理的关键组成部分。在基于 NLP 的应用程序使用的众多语言模型中,BERT 由于创新地使用机器学习、快速迭代和易用性而成为领导者。了解如何将 BERT 语言模型用于 NLP。


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深度学习在资产定价中的应用

斯坦福大学使用深度神经网络来估算个股收益的资产定价,在充分利用大量条件信息的同时,保持完全灵活的形式并考虑时间变化。其主要创新包括使用对抗方法构建信息丰富的测试资产,以及从许多宏观经济时间序列中提取经济状况。


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使用 RAPIDS 加速数据科学的基础知识

您将学习如何:


  • 使用 RAPIDS 在大型数据集上执行多项分析任务
  • 使用 cuDF、Dask 和 BlazingSQL 评估数据集
  • 利用 cuML 算法执行大规模数据分析

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加速计算的基础知识 – CUDA Python

您将学习如何:


  • 使用 Numba 从 NumPy 通用函数 (ufunc) 编译 CUDA 内核
  • 使用 Numba 创建和启动自定义 CUDA 内核
  • 应用关键的 GPU 显存管理技术

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构建智能推荐系统

您将学习如何:


  • 利用开源 cuDF 库和 Apache Arrow 构建基于内容的推荐系统
  • 利用大型稀疏数据集优化训练和推理性能
  • 部署推荐模型,并将其作为高性能网络服务

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使用 RAPIDS 加速数据科学工作流程

您将学习如何:


  • 使用 cuDF 直接依托 GPU 处理大型数据集
  • 利用各种经过 GPU 加速的机器学习算法(包括 XGBoost 和其他几种 cuML 算法)执行数据分析
  • 利用多个真实的数据集执行端到端分析任务

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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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技术培训

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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加速发展您的初创公司

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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