CUDA

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

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 5月 21日

使用 QUELO-G 和 CUDA 圖進行量子力學增強型藥物研發

在藥物研發中，人們經常使用基于所謂經典力場的方法，并認為這些方法很有用。然而，人們也廣泛認識到，力場模型中缺少一些重要的物理特性，
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2024年 5月 14日

NVIDIA DeepStream 7.0 里程碑式發布，用于下一代視覺 AI 開發

NVIDIA DeepStream 是一個功能強大的 SDK，可以解鎖 GPU 加速的構建塊，以構建端到端的視覺 AI 管道。
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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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2024年 3月 27日

高效的 CUDA 調試：將 NVIDIA Compute Sanitizer 與 NVIDIA 工具擴展程序結合使用并創建自定義工具

NVIDIA Compute Sanitizer 是一款功能強大的工具，可以節省時間和精力，同時提高 CUDA 應用程序的可靠性和性能。
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2024年 3月 6日

CUDA 工具包 12.4 增強對 NVIDIA Grace Hopper 和機密計算的支持

最新版本的 CUDA 工具包，即 版本 12.4，繼續利用最新的 NVIDIA GPU 來推動加速計算性能。
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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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2024年 1月 5日

在某些場景中使用 cgroup 縮短 CUDA 初始化時間

在多 GPU 平臺上運行的許多 CUDA 應用程序通常使用單個 GPU 來滿足其計算需求。在這種情況下，應用程序會支付性能損失，
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2023年 4月 14日

GROMACS 2023 中的 CUDA 圖指南

GPU 隨著新一代的出現而不斷加快，通常情況下 GPU 上的每個活動（如內核或內存拷貝）都會很快完成。在過去，
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2023年 4月 4日

使用 Dataiku 和 NVIDIA Data Science 進行主題建模和圖像分類

這個Dataiku platform日常人工智能簡化了深度學習。用例影響深遠，從圖像分類到對象檢測和自然語言處理（ NLP ）。
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2023年 3月 22日

SDK 加速行業 5.0 、數據管道、計算科學等在 GTC 2023 上亮相

在 2023 年的 NVIDIA GTC 2023 上， NVIDIA 公布了其 NVIDIA AI 軟件套件的顯著更新，供開發者加速計算。
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2023年 3月 21日

NVIDIA L4 GPU 實現 AI 視頻和 AI 推理性能的超級充電

NVIDIA T4 于 4 年前作為通用 GPU 引入主流服務器。 T4 GPU 已被廣泛采用，
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2023年 3月 7日

開發用于自動車輛感知的端到端自動標記管道

精確標注的數據集對于基于相機的深度學習算法執行自動駕駛車輛感知至關重要。然而，手動標記數據是一個耗時且成本密集的過程。
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2023年 3月 6日

在 GPU 上使用大規模并行哈希圖實現性能最大化

數十年的計算機科學史致力于設計有效存儲和檢索信息的解決方案。哈希圖（或哈希表）是一種流行的信息存儲數據結構，因為它對元素的插入和檢索具有攤銷、
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