DGX

2024年 4月 26日

使用張量并行技術進行自動駕駛感知模型訓練

由于采用了多攝像頭輸入和深度卷積骨干網絡，用于訓練自動駕駛感知模型的 GPU 內存占用很大。
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2024年 4月 23日

借助 Union.ai 和 NVIDIA DGX 云實現 AI 工作流程的大眾化

GPU 最初專用于在電子游戲中渲染 3D 圖形，主要用于加速線性代數計算。如今，GPU 已成為 AI 革命的關鍵組成部分之一。 現在，
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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 2月 26日

使用邊緣計算和視頻分析檢測實時廢棄物污染

在過去的幾十年里，隨著經濟發展和城市化進程的推進，廢棄物產生率呈上升趨勢。廢棄物生產量的增加給全球政府帶來了巨大的挑戰，
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2024年 1月 30日

使用現已推出 Beta 版的 NVIDIA AI Workbench 來創建、共享和擴展企業 AI 工作流程

NVIDIA AI Workbench 現已進入測試階段，帶來了豐富的新功能，可簡化企業開發者創建、使用和共享 AI 和機器學習 (ML)…
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2023年 4月 18日

NVIDIA DGX 云與 Oracle 云基礎架構上的高性能存儲

加速計算的驚人進步是由數據推動的。對于希望在當前快節奏的數字環境中保持領先的企業來說，數據在加速人工智能工作負載方面的作用至關重要。
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2023年 3月 27日

AutoDMP 利用 AI 和 GPU 優化芯片設計的宏布局

大多數現代數字芯片以存儲塊或模擬塊的形式集成大量宏，如時鐘生成器。這些宏通常比標準單元大得多，
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2023年 3月 20日

在 NVIDIA Base 指揮平臺上設計具有靈活工作流的數字孿生

NVIDIA Base Command Platform 提供了自信地開發復雜軟件的能力，這些軟件符合科學計算工作流程所需的性能標準。
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2023年 3月 8日

通過 MLOps 和 NVIDIA 合作伙伴生態系統擴展 AI

人工智能正在影響著每一個行業，從改善客戶服務和簡化供應鏈到加速癌癥研究。當企業投資人工智能以保持領先于競爭時，
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2022年 12月 6日

使用 NVIDIA Base 命令平臺簡化 AI 開發

NVIDIA Base Command Platform 為 AI 應用程序提供直觀、功能齊全的開發體驗。
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2022年 8月 22日

應用語言模型技術創作人工智能音樂

諸如 NVIDIA Megatron LM 和 OpenAI GPT-2 和 GPT-3 等語言模型已被用于提高人類生產力和創造力。具體而言，
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2022年 7月 12日

采用 P-Tuning 解決非英語下游任務

隨著對預訓練大型語言模型（ LLM ）權重訪問需求的增加，圍繞 LLM 共享的環境正在發生變化。最近，
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2022年 6月 30日

為 NVIDIA MLPerf Training v2.0 性能提供動力的全堆棧優化

MLPerf benchmarks 由工業界、學術界和研究實驗室的人工智能領導者組成的聯盟開發，旨在提供標準、公平和有用的深度學習性能測量。
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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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2022年 5月 19日

NVIDIA DGX A100 助力百圖生科構建獨特的生物計算引擎

本案例中通過 NVIDIA DGX A100 80GB 和 NVIDIA 網絡交換機，百圖生科構建了獨特的生物計算引擎，建立高質量、
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2022年 3月 1日

使用最新的由 NVIDIA 驅動的實例，在云端節省時間和金錢

人工智能正在改變每一個行業，實現傳統軟件無法實現的強大的新應用程序和用例。隨著人工智能的不斷擴散，以及人工智能模型的規模和復雜性的不斷增加，
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