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2024年 7月 24日

研究人員使用 AI 恢復已絕跡的 DNA，對抗病原體

使用 AI 的研究人員正在挖掘長毛猛象和巨型樹懶等早已絕跡的物種的 DNA，尋找古代基因組學的秘密，以幫助對抗當今最具感染力的病原體。
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2024年 5月 9日

革命性的圖形分析： NVIDIA cuGraph 加速的下一代架構

在我們的 先前的圖分析探索 中，我們使用 NVIDIA cuGraph 揭示了 GPU-CPU 融合的變革力量。基于這些見解，
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2024年 5月 8日

NVIDIA TensorRT 模型優化器加速生成人工智能推理性能，現已公開

在快速發展的環境中，生成人工智能的發展對加速推理速度的需求仍然是一個緊迫的問題。隨著模型規模和復雜性的指數級增長，
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2024年 4月 3日

使用 WholeGraph 優化圖形神經網絡的內存和檢索，第 2 部分

大規模圖形神經網絡 (GNN) 訓練帶來了艱巨的挑戰，特別是在圖形數據的規模和復雜性方面。這些挑戰不僅涉及神經網絡的正向和反向計算的典型問題，
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2024年 3月 14日

在 LLM 架構中應用多專家模型

多專家模型 (MoE) 大型語言模型 (LLM) 架構最近出現了，無論是在 GPT-4 等專有 LLM 中，還是在開源版本的社區模型中，
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2024年 3月 5日

聚焦：Honeywell 借助 NVIDIA cuDSS 加速工業流程仿真

多年來，傳統的工業流程建模和仿真方法一直在努力充分利用多核 CPU 或加速設備以并行運行模擬和優化計算。
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2024年 2月 28日

針對藥物研發優化 OpenFold 訓練

從氨基酸序列預測 3D 蛋白質結構一直是生物信息學領域由來已久的重要問題。近年來，基于深度學習的計算方法不斷涌現，并已顯示出有希望的結果。
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2023年 2月 2日

針對 NVIDIA GPU 的低延遲交易和快速回測的深度神經網絡基準

降低對新市場事件的響應時間是算法交易的一個驅動力。對延遲敏感的交易公司通過在其系統中部署諸如現場可編程門陣列（ FPGA ）和專用集成電路（…
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2022年 6月 16日

使用 NVIDIA QAT 工具包為 TensorFlow 和 NVIDIA TensorRT 加速量化網絡

我們很高興宣布 NVIDIA Quantization Aware Training （ QAT ） Toolkit for…
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2022年 6月 1日

通過全棧創新推動高性能計算

高性能計算（HPC）已成為科學發現的基本工具。 無論是發現新的拯救生命的藥物，對抗氣候變化，還是創建精確的世界模擬，
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2022年 5月 25日

使用 NVIDIA DGX SuperPOD 訓練最先進的 ImageNet-1K 視覺 Transformer 模型

最近的研究表明，在語義分割和目標檢測等計算機視覺任務中，大型 transformer 模型可以實現或提高 SOTA 。然而，
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