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標(biāo)簽 > nvidia
NVIDIA是(NVIDIA Corporation,NASDAQ:NVDA,官方中文名稱英偉達(dá))的簡稱,是一家以設(shè)計智核芯片組為主的無晶圓(Fabless)IC半導(dǎo)體公司,公司創(chuàng)立于1993年1月,總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市。
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完整的邊緣人工智能解決方案為組織提供了構(gòu)建端到端邊緣部署所需的工具。全球第一大供應(yīng)鏈解決方案提供商 KION Group 使用 NVIDIA 解決方...
2022-04-11 標(biāo)簽:NVIDIA物聯(lián)網(wǎng)人工智能 2k 0
Kubernetes 是一個開源的容器編排系統(tǒng),用于自動化計算機(jī)應(yīng)用程序部署、擴(kuò)展和管理。它是一個非常流行的工具,可以用于自動展開和回滾、水平擴(kuò)展、...
使用GPU Operator 1.8簡化GPU對部署場景的管理
在本文中,我們將介紹 GPU Operator release 1.8 中添加的新功能,進(jìn)一步簡化 GPU 對各種部署場景的管理,包括:
2022-04-11 標(biāo)簽:NVIDIA數(shù)據(jù)中心 2.4k 0
物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算的關(guān)系是怎樣的
雖然邊緣計算對于使用物聯(lián)網(wǎng)的人工智能應(yīng)用程序的好處是顯而易見的,但是邊緣和物聯(lián)網(wǎng)解決方案的結(jié)合對于許多組織來說是事后才想到的。理想情況下,將這些技術(shù)...
2022-04-11 標(biāo)簽:NVIDIA物聯(lián)網(wǎng)人工智能 2.1k 0
如何將深度學(xué)習(xí)模型用于自動拾取和放置系統(tǒng)
現(xiàn)代倉庫具有強(qiáng)大的自動化功能。自動機(jī)器和車輛在倉庫周圍移動產(chǎn)品,輸送機(jī)系統(tǒng)將貨物移動到集裝箱中,并使用提供拾取和排序系統(tǒng)的高級 3D 網(wǎng)格智能包裝產(chǎn)...
2022-04-11 標(biāo)簽:機(jī)器人NVIDIA深度學(xué)習(xí) 2k 0
利用NVIDIA Fleet實現(xiàn)在邊緣位置部署AI
NVIDIA Metropolis 是一個應(yīng)用程序框架、一套開發(fā)工具和合作伙伴生態(tài)系統(tǒng),它將可視數(shù)據(jù)和人工智能結(jié)合在一起,以提高廣泛行業(yè)的運營效率和安全性。
2022-04-11 標(biāo)簽:傳感器NVIDIA物聯(lián)網(wǎng) 1.4k 0
NVIDIA Fleet Command是一種云服務(wù),可跨分布式邊緣基礎(chǔ)設(shè)施安全部署、管理和擴(kuò)展 AI 應(yīng)用程序。自 7 月艦隊司令部啟動以來,已經(jīng)...
2022-04-11 標(biāo)簽:NVIDIA計算機(jī)應(yīng)用程序 1.6k 0
企業(yè)可在Kubernetes上輕松擴(kuò)展NVIDIA GPU
通過使用 Kubernetes 簡化 GPU 的部署和管理, GPU 運營商使基礎(chǔ)設(shè)施團(tuán)隊能夠在幾分鐘內(nèi)自動無誤地擴(kuò)展 GPU 應(yīng)用程序。
通過Fleet Command安全部署認(rèn)證合作伙伴應(yīng)用程序
構(gòu)建面向生產(chǎn)的人工智能應(yīng)用程序很難,尤其是從頭開始的時候。這就是 NVIDIA 創(chuàng)建 Metropolis 的原因,這是一套幫助開發(fā)人員構(gòu)建并將 v...
用NVIDIA NetQ 4.0.0實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和可靠性監(jiān)測
聚合以太網(wǎng)上的 RDMA ( RoCE )提供了使用以太網(wǎng)上的遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪問( RDMA )而不是使用主機(jī) cpu 來寫入計算或存儲元素的能力。 Ro...
NetQ 4.1.0結(jié)構(gòu)范圍內(nèi)的延遲和緩沖區(qū)占用分析
NetQ 4.1.0 除了電子郵件、 syslog 、 PagerDuty 和 Slack 事件通知分發(fā)選項外,還引入了對通用 webhook 通知...
如何在CUDA C/C++中實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸和其他操作的重疊
CUDA 中的 stream 是按照主機(jī)代碼發(fā)出的順序在設(shè)備上執(zhí)行的操作序列。雖然流中的操作被保證按規(guī)定的順序執(zhí)行,但是不同流中的操作可以被交錯,并...
如何有效地從內(nèi)核中訪問設(shè)備的全局內(nèi)存
當(dāng)訪問多維數(shù)組時,線程通常需要索引數(shù)組的更高維,因此快速訪問是不可避免的。我們可以使用一種名為?共享內(nèi)存?的 CUDA 內(nèi)存來處理這些情況。共享內(nèi)存是一...
共享內(nèi)存是編寫優(yōu)化良好的 CUDA 代碼的一個強(qiáng)大功能。共享內(nèi)存的訪問比全局內(nèi)存訪問快得多,因為它位于芯片上。
面向數(shù)組計算任務(wù)而設(shè)計的Numba具有CUDA加速功能
Numba 為 Python 開發(fā)人員提供了一個進(jìn)入 GPU 加速計算的簡單入口,并為使用日益復(fù)雜的 CUDA 代碼提供了一條路徑,只需使用最少的新語法和行話。
通過NVIDIA DLI課程學(xué)習(xí)NLP和對話人工智能
Riva 語音 API 服務(wù)器公開了一個用于執(zhí)行語音識別、語音合成和各種 NLP 推斷的簡單 API 。在本課程中,開發(fā)人員使用 Python 示例...
利用NVIDIA CUDA 11.5實現(xiàn)128十進(jìn)制算法
在 NVIDIA CUDA 11.5 中, NVCC 離線編譯器在主機(jī)編譯器支持的平臺上為有符號和無符號__int128數(shù)據(jù)類型添加了預(yù)覽支持。
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