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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(jiǎn)稱,是一家以設(shè)計(jì)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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機(jī)器人技術(shù)的使用案例需要自治機(jī)器本身的計(jì)算能力,以及位于工廠地板上的計(jì)算系統(tǒng)。為了優(yōu)化這些解決方案的效率和加速部署, NVIDIA 推出了 NVID...
使用Fleet Command完成部署和管理AI應(yīng)用程序
Fleet Command 是一個(gè)強(qiáng)大的工具,可以在不影響安全性、靈活性或規(guī)模的情況下簡(jiǎn)化邊緣計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的管理。
2022-04-07 標(biāo)簽:NVIDIA人工智能應(yīng)用程序 2.5k 0
高效框架互操作性第3部分:使用E2E管道實(shí)現(xiàn)零拷貝
對(duì)于前面的每個(gè)步驟,都使用了不同的數(shù)據(jù)科學(xué)庫,因此高效的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是一項(xiàng)至關(guān)重要的任務(wù)。最重要的是,在將數(shù)據(jù)從一個(gè)基于 GPU 的框架復(fù)制到另一個(gè)框架時(shí),...
高效框架互操作性第2部分:數(shù)據(jù)加載傳輸瓶頸和RDMA解決方案
到目前為止,我們假設(shè)數(shù)據(jù)已經(jīng)加載到內(nèi)存中,并且使用了單個(gè) GPU 。本節(jié)重點(diǎn)介紹了 MIG 在將數(shù)據(jù)集從存儲(chǔ)器加載到設(shè)備內(nèi)存或使用單節(jié)點(diǎn)或多節(jié)點(diǎn)設(shè)置...
2022-04-07 標(biāo)簽:NVIDIA深度學(xué)習(xí) 2.3k 0
通過NVIDIA CloudXR實(shí)現(xiàn)沉浸式生產(chǎn)體驗(yàn)
無論是建立沉浸式的戲劇體驗(yàn)還是虛擬培訓(xùn)解決方案, XR 開發(fā)都在繼續(xù)推動(dòng)內(nèi)容和設(shè)備性能的極限。通常,這意味著必須在保真度或移動(dòng)性上妥協(xié)。但是,隨著英...
2022-04-07 標(biāo)簽:NVIDIA虛擬現(xiàn)實(shí)vr 1.8k 0
利用NVIDIA Volta將文本實(shí)時(shí)生成自然語音
在訓(xùn)練了 Tacotron 2 和 WaveGlow 模型,或者下載了各自模型的預(yù)先訓(xùn)練的檢查點(diǎn)之后,您可以執(zhí)行以文本為輸入的推理,并生成一個(gè)音頻文件。
2022-04-07 標(biāo)簽:NVIDIA深度學(xué)習(xí) 2.1k 0
使用MIG和Kubernetes部署Triton推理服務(wù)器
NVIDIA Triton 推理服務(wù)器是一款開源人工智能模型服務(wù)軟件,可簡(jiǎn)化在生產(chǎn)中大規(guī)模部署經(jīng)過培訓(xùn)的人工智能模型。對(duì)于服務(wù)器管理的任何模型,客戶...
使用NVIDIA CloudXR和PCoIP的XR體驗(yàn)
接下來,從云提供程序中選擇一個(gè) NVIDIA 支持的實(shí)例類型。遵循組織的網(wǎng)絡(luò)和安全最佳實(shí)踐,以確保與實(shí)例的連接?;诳蛻舳瞬僮飨到y(tǒng)下載 PCoIP ...
使用NVIDIA CloudXR和AWS簡(jiǎn)化部署和交付管理
使用 NVIDIA CloudXR 從 AWS 云端流式傳輸身臨其境的體驗(yàn),您可以將高保真圖形傳送到未受約束的 AR 和 VR 設(shè)備。通過在 Ama...
如何使用測(cè)試數(shù)據(jù)幫助解決原型應(yīng)用程序的技術(shù)和業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)
RAPIDS 可以解決互聯(lián)汽車的技術(shù)和業(yè)務(wù)難題。開放源碼軟件( OSS )庫和 API 的 RAPIDS 套件使您能夠完全在 GPU 上執(zhí)行端到端的...
本機(jī) NVIDIA CloudXR 活動(dòng)被擴(kuò)展為使用 Java 本機(jī)接口( JNI )將生命周期事件傳回業(yè)務(wù)層。本文后面的示例代碼顯示了這一點(diǎn)。為了...
使用可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建多樣化投資組合
對(duì)形狀值進(jìn)行聚類的想法基于 EU Horizon 項(xiàng)目FIN-TECH中最成功的 AI 用例,發(fā)布為可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在信用風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用。它
2022-04-07 標(biāo)簽:NVIDIA機(jī)器學(xué)習(xí) 2.3k 0
SHAP 聚類提供了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的局部、全局和組級(jí)決策的解釋。這里提供的擴(kuò)展允許對(duì)解釋進(jìn)行進(jìn)一步分析。這允許從業(yè)者為基于機(jī)器學(xué)習(xí)的決策構(gòu)建一個(gè)敘述和...
2022-04-07 標(biāo)簽:NVIDIA機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4.3k 0
2022年NVIDIA GPU芯片將全部由臺(tái)積電代工
據(jù)韓媒Business Korea報(bào)道稱,因?yàn)槿谴S存在問題,NVIDIA便被迫將訂單轉(zhuǎn)向了臺(tái)積電,NVIDIA的GPU芯片訂單將由臺(tái)積電代工。
使用 VMware Cloud Director 的 NVIDIA AI Enterprise 使云服務(wù)提供商和電信公司等行業(yè)能夠?yàn)榭蛻籼峁┬路?wù)。...
2022-04-06 標(biāo)簽:NVIDIA服務(wù)器數(shù)據(jù)中心 1.6k 0
如何檢查相互競(jìng)爭(zhēng)的模型并通過GPU獲得成功
在本文中,我們將演示如何檢查相互競(jìng)爭(zhēng)的模型(稱為 challenger models ),并使用 GPU 加速,通過簡(jiǎn)單、經(jīng)濟(jì)高效且可理解的模型可解...
2022-04-06 標(biāo)簽:NVIDIA機(jī)器學(xué)習(xí)python 2k 0
基于人工智能的金融服務(wù)和解決方案實(shí)現(xiàn)即時(shí)商業(yè)支付
與 NVIDIA 和國際商會(huì)合作, Photon Commerce 指導(dǎo)支付處理器、 neobanks 和信用卡 fintechs 如何培訓(xùn)和發(fā)明世...
NVIDIA nvCOMP中的兩個(gè)統(tǒng)一接口和使用
壓縮可以在各種用例中提高性能,例如 DL 工作負(fù)載、數(shù)據(jù)庫和通用 HPC 。在 GPU 上,壓縮可以加速協(xié)作工作流的 GPU 間通信。它可以通過在數(shù)...
機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺是一種基于人工智能的計(jì)算機(jī)視覺。基于人工智能的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺具有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或?qū)?,類似于人腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或?qū)?,用于連接和...
2022-04-06 標(biāo)簽:NVIDIA計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí) 4.8k 0
NVIDIA AI使用視頻輸入改進(jìn)運(yùn)動(dòng)捕捉動(dòng)畫模型
YouTuber 和圖形研究人員 Károly Zsolnai-Fehér 博士在他的 YouTube 系列文章 兩分鐘的論文 中詳細(xì)介紹了這項(xiàng)創(chuàng)新...
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