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圖形處理器（英語(yǔ)：Graphics Processing Unit，縮寫：GPU），又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片，是一種專門在個(gè)人電腦、工作站、游戲機(jī)和一些移動(dòng)設(shè)備（如平板電腦、智能手機(jī)等）上圖像運(yùn)算工作的微處理器。

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NVIDIA CloudXR和RTX GPU在數(shù)字人Judy的應(yīng)用

人工智能熱潮激發(fā)了諸多領(lǐng)域的創(chuàng)新與成就，隨著軟硬件解決方案的日益成熟，行業(yè)生態(tài)的豐富性與包容性讓元宇宙及其重要組成部分——數(shù)字人受到了前所未有的關(guān)注。

2022-04-25 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 數(shù)字人 1.7k 0

CUDA編程模型如何在c++實(shí)現(xiàn)

　　NVIDIA GPU 架構(gòu)圍繞可擴(kuò)展的多線程流式多處理器（SM： Streaming Multiprocessors）陣列構(gòu)建。當(dāng)主機(jī) CPU ...

2022-04-21 標(biāo)簽：機(jī)器人 NVIDIA gpu 2.1k 0

使用CUDA流順序內(nèi)存分配器助于提高現(xiàn)有應(yīng)用程序的性能

　　為了衡量新的流式有序分配器在實(shí)際應(yīng)用程序中的性能影響，以下是來自 RAPIDS GPU 大數(shù)據(jù)基準(zhǔn) （ GPU -bdb］的結(jié)果。

2022-04-21 標(biāo)簽：gpu API CUDA 5.4k 0

使用cuxfilter在Python中構(gòu)建交互式儀表板

　　繼續(xù)改進(jìn)我們的 GPU 交叉過濾器儀表板庫(kù) cuxfilter 的用戶體驗(yàn)和功能。下面簡(jiǎn)要介紹一下它的最新功能。

2022-04-21 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 可視化 1.7k 0

GPU加速 Node.js實(shí)現(xiàn)可視化和更高的速度

　　前面的最后一個(gè)示例是一個(gè)僅服務(wù)器端的 ETL 管道，沒有任何可視化。我們有一個(gè)使用 cuDF 綁定和互動(dòng)筆記本桌面應(yīng)用程序的簡(jiǎn)單 ETL 流程示...

2022-04-21 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 可視化 3.9k 0

通過NVIDIA TensorRT加速夸克瀏覽器AI應(yīng)用

　　通過這次對(duì)OCR全流程的性能優(yōu)化，夸克瀏覽器也積累了一套適合內(nèi)部使用的模型性能優(yōu)化方案，在遇到其他模型性能問題時(shí)也有的放矢。目前夸克已經(jīng)把Tenso...

2022-04-21 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 2.9k 0

NVIDIA T4 GPU和TensorRT加速微信搜索速度

　　使用NVIDIA T4 GPU以及TensorRT推理引擎進(jìn)行INT8低精度推理，極大提升了微信搜索的速度，進(jìn)一步提升了用戶體驗(yàn)，節(jié)約了公司成本。

2022-04-21 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 計(jì)算機(jī) 2.4k 0

NVIDIA助力騰訊AI LAB打造一體AI生態(tài)

　　在虛擬人項(xiàng)目中，NVIDIA CUDA技術(shù)大幅提升了渲染速度，NVIDIA TensorRT 方便快速地加速深度學(xué)習(xí)模型的推理，結(jié)合MPS技術(shù)，實(shí)現(xiàn)...

2022-04-21 標(biāo)簽：NVIDIA gpu AI 1.5k 0

NVIDIA助力騰訊助力“開悟”AI開放研究平臺(tái)

　　為了充分利用NVIDIA V100 GPU的Tensor core，騰訊“開悟”AI開放研究平臺(tái)希望能夠使用TensorRT FP16精度來加速推...

2022-04-21 標(biāo)簽：NVIDIA gpu AI 2k 0

使用RAPIDS加速實(shí)現(xiàn)SHAP的模型可解釋性

　　模型解釋性幫助開發(fā)人員和其他利益相關(guān)者理解模型特征和決策的根本原因，從而使流程更加透明。能夠解釋模型可以幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家解釋他們的模型做出決策的原因...

2022-04-21 標(biāo)簽：gpu 機(jī)器學(xué)習(xí) 3.6k 0

摩爾線程與Ampere Computing（安晟培半導(dǎo)體）共同加速云計(jì)算應(yīng)用

摩爾線程和Ampere Computing將加強(qiáng)合作，基于Ampere Altra 系列云原生CPU和摩爾線程全功能GPU，共同打造ARM CPU+GP...

2022-04-20 標(biāo)簽：云計(jì)算 gpu 安晟培半導(dǎo)體 3.9k 0

CUDA簡(jiǎn)介: CUDA編程模型概述

在 CUDA 編程模型中，線程是進(jìn)行計(jì)算或內(nèi)存操作的最低抽象級(jí)別。從基于 NVIDIA Ampere GPU 架構(gòu)的設(shè)備開始，CUDA 編程模型通過異...

2022-04-20 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 人工智能 4k 0

如何使用NVAPI將DX12資源上傳到GPU

　　要檢測(cè)將 DX12 上載堆移動(dòng)到 CVV 時(shí) Nsight 圖形的性能提升機(jī)會(huì)，建議使用 GPU 中的 GPU 跟蹤分析工具。要檢測(cè)和調(diào)試從 CV...

2022-04-20 標(biāo)簽：NVIDIA gpu WINDOWS 3.3k 0

張量方法如何成為下一代人工智能算法的核心

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常在高階張量之間映射。事實(shí)上，正是深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)保持和利用局部結(jié)構(gòu)的能力，使得當(dāng)前的性能水平以及大數(shù)據(jù)集和高效硬件成為可能。張量方法使您...

2022-04-20 標(biāo)簽：cpu gpu 機(jī)器學(xué)習(xí) 3.6k 0

NVIDIA深度學(xué)習(xí)加速數(shù)據(jù)科學(xué)教材套滿足教學(xué)需求

　　第一個(gè)基于 Jupyter 筆記本電腦的實(shí)驗(yàn)室之一讓學(xué)生使用 pandas 和 cuDF 直接進(jìn)入 RAPIDS 。 pandas 是一個(gè)建立在 P...

2022-04-20 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 深度學(xué)習(xí) 1.2k 0

利用 U-FNO機(jī)器學(xué)習(xí)模型加速減緩氣候變化

　　需要模擬來優(yōu)化 CO2確定注射位置并驗(yàn)證 CO2不會(huì)從存儲(chǔ)場(chǎng)所泄漏。我們已經(jīng)證明， U-FNO 是一種增強(qiáng)的深傅立葉神經(jīng)算子，比最先進(jìn)的 CNN 精...

2022-04-20 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 機(jī)器學(xué)習(xí) 3k 0

如何測(cè)量各種工作負(fù)載和GPU配置下收縮操作的性能

　　當(dāng)張量收縮不再適合單個(gè) GPU 時(shí)，或者如果在單個(gè) GPU 上花費(fèi)的時(shí)間太長(zhǎng)，自然下一步是將收縮分布到多個(gè) GPU 上。我們一直在用這個(gè)新功能擴(kuò)展 ...

2022-04-20 標(biāo)簽：gpu 機(jī)器學(xué)習(xí) 1.7k 0

如何使用RAPIDS和CuPy時(shí)加速Gauss 秩變換

　　高斯秩變換是一種新的標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)，用于轉(zhuǎn)換輸入數(shù)據(jù)以訓(xùn)練深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。最近，我們?cè)?預(yù)測(cè)分子競(jìng)爭(zhēng)性質(zhì) 中使用了這種技術(shù)，它很容易將 m 消息傳遞神經(jīng)...

2022-04-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 2.4k 0

利用RAPIDS機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)Transformer的微調(diào)

　　在撰寫和編輯本文時(shí)， PetFinder.my 掌門人競(jìng)賽得出結(jié)論。 NVIDIA KGMON Gilberto Titericz 通過使用 RA...

2022-04-20 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 人工智能 2.9k 0

一體式圖形調(diào)試器和分析器NSight圖形2021.4

　　當(dāng)使用 C ++捕獲時(shí)，可以使用允許代碼瀏覽或修改的項(xiàng)目打開集成開發(fā)環(huán)境。在這個(gè)版本中， C ++捕獲文檔中的添加按鈕打開了 VisualStudi...

2022-04-30 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 應(yīng)用程序 1.7k 0

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