HPC / Scientific Computing

2024年 7月 29日

使用深度學習框架 fVDB 根據真實的 3D 數據構建空間智能

生成式物理 AI 模型可以在物理世界中理解和執行具有精細或粗運動技能的動作。了解和在物理世界的三維空間中導航需要空間智能。
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2024年 7月 12日

利用新的 NVIDIA Megatron-Core 功能高效訓練生成式 AI 模型

NVIDIA Megatron-LM 于 2019 年首次推出，在 AI 社區引發了一波創新浪潮，
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2024年 7月 3日

借助 NVDashboard v0.10 實現近乎實時的使用情況統計，從而充分釋放 GPU 性能

在 NVIDIA GTC 2024 上，RAPIDS 團隊展示了 NVDashboard v0.10 的新功能，
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2024年 7月 2日

使用 CRIU 實現 CUDA 應用程序檢查點

CUDA 的檢查點和恢復功能通過名為 cuda-checkpoint 的命令行實用程序公開，
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2024年 6月 12日

NVIDIA 在 MLPerf Training v4.0 中創造了新的生成式 AI 性能和規模記錄

生成式 AI 模型具有多種用途，例如幫助編寫計算機代碼、創作故事、作曲、生成圖像、制作視頻等。而且，隨著這些模型的大小不斷增加，
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2024年 6月 12日

在 cuBLAS 中引入分組 GEMM API 以及更多性能更新

最新版本 NVIDIA cuBLAS 庫版本 12.5 將繼續為深度學習（DL）和高性能計算（HPC）工作負載提供功能和性能。
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2024年 6月 11日

借助 NVIDIA TensorRT 輕量級引擎，為 AI 應用提供卓越性能和最小占用空間

NVIDIA TensorRT一個成熟的數據中心推理庫，已迅速成為 NVIDIA GeForce RTX 和 NVIDIA RTX GPU…
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2024年 6月 10日

聚焦：思科借助 NVIDIA BlueField-3 DPU 提高工作負載安全性和運營效率

隨著網絡攻擊變得越來越復雜，組織必須不斷采用先進的解決方案來保護其關鍵資產。其中一種解決方案是Cisco Secure Workload，
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2024年 6月 5日

在 NVIDIA Holoscan SDK 中 構建集成 OpenCV 的零拷貝 AI 傳感器處理流程

NVIDIA Holoscan 是 NVIDIA 的多模態實時 AI 傳感器處理平臺，旨在幫助開發者構建端到端傳感器處理流程。
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2024年 6月 4日

借助 NVIDIA JetPack 6.0 助力邊緣云原生微服務，現已正式發布

NVIDIA JetPack SDK 為 NVIDIA Jetson 模組提供支持，為構建端到端加速的人工智能應用提供全面的解決方案。
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2024年 5月 29日

生成式 AI 智能體開發者競賽：入門技巧

參加我們將于 6 月 17 日結束的比賽，使用前沿技術展示您的創新成果：由生成式 AI 驅動的應用程序，
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2024年 5月 24日

使用 NVIDIA cuDNN 9 加速多個 Transformer

我們提供的 NVIDIA CUDA 深度神經網絡庫(cuDNN) 是一個專門為深度學習應用而設計的 GPU 加速庫，
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2024年 5月 12日

利用人工智能實現量子計算

在實踐中構建一臺有用的量子計算機極具挑戰性。需要在量子計算機的規模、保真度、速度、可靠性和可編程性方面進行重大改進，以充分實現其優勢。
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2024年 5月 12日

用于高性能計算中代碼開發的高級人工智能和檢索增強生成

在快速發展的軟件開發領域，聊天機器人和 GitHub Copilot 極大地改變了開發人員編寫和管理代碼的方式。
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2024年 5月 12日

NVIDIA CUDA-Q 新功能提升量子應用程序性能

NVIDIA CUDA-Q（前身為 NVIDIA CUDA Quantum）是一個開源編程模型，旨在構建 量子加速超級計算，充分發揮 CPU、
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2024年 5月 10日

具有條件節點的 CUDA 圖的動態控制流

CUDA 圖 可以顯著提高性能，因為驅動程序能夠使用任務和依賴關系的完整描述來優化執行。特別是在靜態工作流中，圖形可以提供難以置信的好處，
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