數據科學

2025年 7月 1日

適用于有效 FP8 訓練的按張量和按塊擴展策略

在本博文中，我們將分解主要的 FP8 縮放策略 (按張量縮放、延遲和電流縮放以及按塊縮放 (包括 Blackwell 支持的 MXFP8…
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2025年 6月 27日

AI 分析護士觀察記錄以降低患者危險

研究人員開發了一款 AI 賦能的工具，可以分析護士的輪班筆記，從而比傳統方法更早地識別入院患者的健康狀況可能惡化或處于“崩潰”的邊緣…
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2025年 6月 27日

如何在 Polars GPU 引擎中處理超過 VRAM 的數據

在量化金融、算法交易和欺詐檢測等高風險領域，數據從業者經常需要處理數百 GB 的數據，才能快速做出明智的決策。
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2025年 6月 25日

提高嵌入模型準確性，實現定制化信息檢索

自定義嵌入模型對于有效的信息檢索至關重要，尤其是在處理法律文本、病歷或多輪客戶對話等特定領域的數據時。通用、
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2025年 6月 25日

如何使用 NVIDIA NeMo 技能簡化復雜的 LLM 工作流程

改進 LLM 的典型方法涉及多個階段：合成數據生成 (SDG) 、通過監督式微調 (SFT) 或強化學習 (RL) 進行模型訓練以及模型評估。
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2025年 6月 18日

NVIDIA 在制造和運營領域的 AI 應用：借助 NVIDIA CUDA-X 數據科學加速 ML 模型

從晶圓制造和電路探測到封裝芯片測試，NVIDIA 利用數據科學和機器學習來優化芯片制造和運營工作流程。這些階段會產生 TB 級的數據，
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2025年 6月 18日

借助 NVIDIA NIM 推理微服務和 ITMonitron 實現實時 IT 事故檢測和情報

在當今快節奏的 IT 環境中，并非所有事件都始于明顯的警報。這些問題可能始于細微的分散信號、錯過的警報、悄無聲息的 SLO 漏洞，
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2025年 6月 16日

人工智能致力于為法律領域帶來秩序

斯坦福大學的一個研究團隊開發了一個 LLM 系統，以減少官樣文章。 被稱為“System for Statutory Research”…
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2025年 6月 12日

借助 RAPIDS 單細胞技術推動十億細胞分析和生物學突破

細胞生物學和虛擬細胞模型的未來取決于大規模測量和分析數據。在過去 10 年里，單細胞實驗一直以驚人的速度增長，從數百個細胞開始，
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2025年 6月 12日

使用 NVIDIA Nsight Profiler 簡化 EDF 流體動力學模擬的 GPU 移植

將現有 CPU 應用程序移植到 NVIDIA GPU 可以釋放性能提升，使用戶能夠以更大的規模和更快的速度解決問題。
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2025年 6月 12日

借助 MMseqs2-GPU 和 NVIDIA NIM 加速蛋白質科學序列對齊

蛋白質序列對齊 (比較蛋白質序列的相似性) 是現代生物學和醫學的基礎。它通過重建進化關系 (技術上稱為 homology…
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2025年 6月 11日

借助 NVIDIA 生物醫學 AI-Q 研究代理 Blueprint 推進文獻回顧和目標發現

長期以來，生物醫學研究和藥物研發一直受到勞動密集型流程的限制。為了發起藥物研發活動，研究人員通常會梳理大量科學論文，
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2025年 6月 8日

人工智能幫助定位海上丟失的危險漁網

環保人士推出了一款新的 AI 工具，可以從世界任何地方篩選 PB 級的水下影像，以識別廢棄或丟失的魚網 (即所謂的“幽靈網”) 的跡象。
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2025年 6月 5日

利用 NVIDIA cuML 中的森林推理庫加速樹模型推理

樹集成模型仍然是表格數據的首選，因為它們準確、訓練成本相對較低且速度快。但是，如果您需要低于 10 毫秒的延遲或每秒數百萬次的預測，
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2025年 5月 30日

借助 NVIDIA NIM 加速 Vanna 上的文本到 SQL 推理，從而提升分析效率

從自然語言輸入生成查詢緩慢且效率低下，是決策制定的瓶頸。這迫使分析師和業務用戶嚴重依賴數據團隊，從而延遲洞察并限制敏捷性。
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2025年 5月 29日

RAPIDS 實現零代碼更改加速、IO 性能提升和核外 XGBoost 加速

在過去的兩個版本中，RAPIDS 為 Python 機器學習引入了零代碼更改加速、巨大的 IO 性能提升、大于內存的 XGBoost 訓練、
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