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应用程序框架和 SDK


NVIDIA 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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NVIDIA DeepStream SDK

NVIDIA 的 DeepStream SDK 提供了完整的流分析工具包,可用于基于 AI 的视频和图像理解以及多传感器处理。DeepStream 是 NVIDIA Metropolis 平台不可或缺的一部分,该平台用于构建端到端服务和解决方案,将像素和传感器数据转换为可行的见解。


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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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NVIDIA 迁移学习工具包

“迁移学习”一词意味着您可以从现有神经网络中提取已经学到的特征,并通过迁移现有神经网络中的权重来迁移这些习得特征。迁移学习工具包支持您构建基于 IVA 的高性能应用程序,例如零售分析、物流、智慧城市、权限控制等。


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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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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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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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GPU 优化容器

NVIDIA 提供来自 NVIDIA GPU Cloud (NGC) 的 GPU 加速深度学习和高性能计算容器,这些容器经过优化,可以更大限度地提高 NVIDIA GPU 上的性能。NGC 容器注册表包括 NVIDIA 为 TensorFlow、PyTorch、MXNet 和 TensorRT 等出色的深度学习软件调优、测试、认证和维护的容器。NGC 还提供由第三方管理的高性能计算应用程序容器,以及 NVIDIA 高性能计算可视化容器。


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使用 NVIDIA 视觉 AI 模型和 DeepStream SDK 打造智能场所

此网络会议将简要介绍 DS5.0 和 TLT2.0 的新功能,并展示使用 Peoplenet/DS/TLT 进行人员计数/占用分析的端到端演示,这些分析可广泛应用于零售店或公共场所。


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AI 如何革新零售业


100 多家软件合作伙伴提供 AI 功能,这些功能涵盖需求预测、损耗、顾客行为、商店分析、交付和仓库物流。了解 NVIDIA 的零售软件平台如何帮助您的数据科学团队快速构建 AI 应用程序,以及如何帮助 IT 团队在数千台分布式边缘设备上轻松管理和更新软件。


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使用 NVIDIA DeepStream SDK 大规模部署流分析

了解如何为多流构建模块化和可扩展框架,以及如何利用预训练模型更新 AI 应用程序。


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Jetson Nano 之 DeepStream 视频分析使用入门

您将学习如何:


  • 安装 Jetson Nano 和(可选)相机
  • 构建端到端 DeepStream 管线,将原始视频输入转换为具有深刻见解的标注视频输出
  • 同时配置多个视频流

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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 cuDF、Dask 和 BlazingSQL 直接在 GPU 上处理大型数据集
  • 利用各种 GPU 加速的机器学习算法(包括 XGBoost、cuGRAPH 和几种 cuML 算法)进行大规模数据分析
  • 对多个大型数据集执行多项分析任务,尽力避免影响整个英国人口的模拟流行病爆发

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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 DeepStream 完成智能视频分析的 AI 工作流程

您将学习如何:


  • 部署 DeepStream 管线,实现并行、多流视频处理,并大规模提供具有更大吞吐量的应用程序
  • 配置处理管线并创建基于图形的直观应用程序。
  • 利用多个深度网络模型处理视频流并获取更智能的见解

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使用 AI 开发准确预测解决方案的最佳实践

了解使用 AI 和数据科学改善零售业预测效果的最佳实践。这篇博客介绍 Instacart Market Basket Analysis Kaggle 竞赛,以及如何直观地探索数据、训练模型和运行预测。



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关于 Python 中 GPU 加速的事件流处理的新手指南

了解 RAPIDS 的各个方面,其支持用户解决 ETL(提取、转换、加载)问题、构建 ML(机器学习)和 DL(深度学习)模型、探索扩展图形、处理地理空间、信号和系统日志数据,或者使用 SQL 语言通过 BlazingSQL 处理数据。


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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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NVIDIA 零售业新闻

Detecting Threats Faster with AI-Based Cybersecurity

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The latest release of NVIDIA Morpheus includes new visualization capabilities enabling cybersecurity analysts to more quickly pinpoint and react to threats.

Running Multiple Applications on the Same Edge Devices

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Partition GPUs to give applications dedicated resources at the edge with Multi-Instance GPU on Fleet Command.

Step-by-Step Guide to Building a Machine Learning Application with RAPIDS

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Here’s how you can get up and running quickly using the RAPIDS machine learning pipeline with the NVIDIA NGC catalog and Google Vertex AI.

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Join Microsoft Build 2022 to learn how NVIDIA AI technology solutions are transforming industries such as retail, manufacturing, automotive, and healthcare.



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