Kristen Perez – NVIDIA 技術博客

新視頻：開創性的氣候技術和緩解自然災害影響

Tue, 05 Mar 2024 06:39:21 +0000

2022 年，澳大利亞萊斯莫爾市遭受嚴重的洪水襲擊，造成 3000 多間房屋受損，社區受到破壞，損失金額高達 60 億美元，這是 2022 年全球最昂貴的保險事故，也是澳大利亞歷史上最昂貴的自然災害。隨著時間的推移，全球自然災害事件的發生率和規模不斷增加，因氣候變化導致的自然災害的影響日益嚴重。因此，監測和減輕自然災害的影響的緊迫性日益凸顯。氣候技術代表了創新、科學和企業家精神的融合，旨在應對氣候變化，并在不斷變化的環境中提供安全的解決方案。氣候科技的核心是提供早期警報系統、實時監控平臺和創新解決方案，幫助社區預防、減緩和恢復自然災害。請訪問此鏈接了解更多信息。幾十年前，四天的天氣預報已經是科學領域的重大成就。現在，由于人工智能、模型、計算能力、觀測覆蓋范圍和數據融合的進步，七天的天氣預報不僅比20世紀80年代的四天預報更準確，而且能效提高了300倍。詳情請見這里。

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最大化數據中心能源效率的策略

Tue, 23 May 2023 05:29:52 +0000

數據中心是現代企業的重要組成部分，但它們需要高昂的能源成本。更為復雜的是，能源成本正在上升，對數據中心的需求持續擴大，預計從 2023 年到 2030 年，市場規模將增長 25% 。在全球范圍內，能源成本已經對數據中心和高性能計算（ HPC ）系統。為了減輕能源成本負擔，數據中心管理人員正在推遲購買新系統，限制當前系統的功能，甚至減少運營時間。由于成本和需求的復合增長，必須盡快找到替代能源或盡可能經濟高效地提高能源效率。在這篇文章中，我們討論了降低數據中心能耗的四種實用策略。通過實施這些策略，您可以降低能源成本，提高數據中心的性能和可靠性。最終，這些策略只是提高您的環境、社會和治理（ ESG ）投資吸引力的第一步，這是全球投資者日益重視的問題。在深入研究之前，我們要注意的是，能源效率只是實現可持續發展的一步。目前，數據中心的能源效率處于可持續性計算，計算機、

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基于物理的機器學習平臺 NVIDIA PhysicsNeMo 現已開源

Thu, 23 Mar 2023 08:37:54 +0000

基于物理的機器學習（ Physics ML ）正在轉型高性能計算（ HPC ）跨學科的模擬工作流程，包括計算流體動力學、結構力學和計算化學。由于其廣泛的應用，物理 ML 非常適合建模物理系統，并在從制造業到氣候科學的各個行業部署數字孿生。 NVIDIA PhysicsNeMo是一個最先進的物理 ML 平臺，它將物理與深度學習訓練數據相結合，以建立高保真、參數化的代理模型，并具有接近實時的延遲。使用 NVIDIA PhysicsNeMo 構建的代理模型有助于廣泛的解決方案，包括天氣預報，減少發電廠溫室氣體和加速清潔能源轉型. NVIDIA PhysicsNeMo 客戶的成功案例正在證明該平臺在各個行業中具有令人難以置信的實用性。然而，物理 ML 在深度學習領域是一個相對較新的領域，在研究層面和應用方面都面臨著重大挑戰。這是由于滿足物理 ML 規則所需的獨特要求：

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