精選 – NVIDIA 技術博客

NVIDIA Nsight Systems 和 Nsight Graphics 的新版本于 SIGGRAPH 2022 年首次亮相

Wed, 10 Aug 2022 06:04:00 +0000

圖形專業人士和研究人員在 SIGGRAPH 2022 年分享他們的專業知識，了解計算機圖形行業的最新創新。 NVIDIA Developer Tools 很高興成為今年活動的一部分，主辦動手實驗室使用 Nsight 優化光線跟蹤應用程序，并發布新版本 NVIDIA Nsight 系統和 NVIDIA Nsight 圖形現在可以下載。新的 2022.3 版本 Nsight 系統帶來擴展 Vulkan 支持，同時改善用戶體驗。 Nsight 系統現在支持 Vulkan 視頻，用于處理硬件加速視頻文件的 Vulkan 解決方案。在以前版本的 Nsight 系統中， Vulkan 視頻工作負載不會被識別為其占用的較大隊列命令的子集。通過在 Nsight Systems 2022.3 中的完全集成，

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新的 Nsight 圖形和 Nsight 后續版本中的性能提升和增強功能

Thu, 21 Jul 2022 05:18:00 +0000

Nsight Graphics 2022.3 和 Nsight Afters 2022.2 剛剛發布，現在可以下載。 Nsight Graphics 2022.3 版本側重于性能提升、錯誤修復和 Vulkan 改進。由于更好的遮擋剔除，光線跟蹤加速結構查看器在某些復雜場景中的性能提高了 20 倍。此外，查看器還改進了對大型實例計數的處理，以提高性能并減少具有重復幾何體的場景中的內存使用。使用新的 VK_KHR_graphics_pipeline_library extension ， Vulkan 應用程序現在可以預編譯著色器，并在運行時以顯著降低的成本鏈接它們。這一點很重要，因為大型 3D 圖形應用程序（如游戲）使用了復雜的算法，從而產生了大量著色器。這些算法通常需要不同的著色器排列，以考慮不同的效果或照明環境。最終結果是數千或幾十萬個著色器，

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最新版本和資源： 3 月 10 日至 16 日

Thu, 10 Mar 2022 09:43:00 +0000

我們每周的綜述包括最新的軟件更新、學習資源、活動和值得注意的新聞。事件加入NVIDIA 醫療保健系統的開發者和 AI 專家，在 GTC 進行會談、演示和動手工作坊。在NVIDIA 和 Quantiphi 的專家帶領下，獲取推動醫療領域人工智能的最新應用程序和框架。在 GTC 舉行的醫療保健和生命科學開發者峰會將探討人工智能在生物制藥、醫療設備、智能醫院和基因組學等廣泛領域的進展。免費注冊：醫療保健和生命科學開發者峰會學習資源 NVIDIA Omniverse 將在 2022 年 GDC 大會上展出各種世界級的工程師和技術領袖，他們將參加小組賽、深度潛水和會議。與會者將了解未來的合作將如何徹底改變他們的工作流程，以及這些變化將如何徹底改變行業和發展。每個課程都將涉及虛擬世界構建工作流程的不同方面，并可在線獲取。網上注冊：

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與 Jonny Israel 進行人工智能和藥物發現問答：NVIDIA 基因組學

Thu, 10 Mar 2022 09:32:00 +0000

下面的帖子將深入探討NVIDIA 在藥物發現和基因組學方面取得的一些成就和當前的工作重點。作為醫療保健和生命科學領域創新的領導者，NVIDIA 正在尋求加入人工智能、深度學習、模擬和藥物發現研究人員和工程師為球隊干杯。如果你讀到的內容與你的職業目標一致，請查看當前的工作公告。 NVIDIA 正在利用最新技術，將高性能計算（ HPC ）與基因組和藥物發現研究結合起來。隨著基因組測試變得越來越主流，需要分析的數據量也在增加。藥物發現也進入了一個新的研究時代，人工智能和深度學習為發現數千種新化合物打開了大門，這些化合物是藥物發現的基礎。 NVIDIA 的研究人員和工程師，如該組織的負責人約翰尼·伊斯雷爾，正在推動基因組學和藥物發現研究。開發 NVIDIA Clara Parabricks 等軟件，這是一個 GPU 加速的計算基因組學應用框架，為全基因組、外顯子組、

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NVIDIA MICCAI 2021 的研究

Mon, 27 Sep 2021 08:54:00 +0000

深入學習對于在醫學成像中建立人工智能模型至關重要，以幫助識別圖像中的異常、生成自動測量、標記緊急病例和縱向跟蹤。在MICCAI 2021醫學圖像計算和計算機輔助干預國際會議期間，探索 NVIDIA 作者的最新研究成果。基于深度學習的整張幻燈片多實例學習中的相關性核算通過對醫學圖像和報告的交叉關注改進肺炎定位基于個性化神經結構的 MRI 聯合全前列腺分割代理數據和代理網絡在醫學圖像分割超參數優化中的作用項目 MONAI 是一項由學術界和業界領袖共同發起的開放源碼合作計劃，旨在建立和標準化醫療成像領域深度學習的最佳實踐。在 MICCAI ，項目 MONAI 正在發布新的軟件，顯示人工智能訓練的速度提高了約 20 倍。該版本中的新功能包括使研究人員和臨床醫生能夠協作并創建帶注釋的數據集，以及設計、

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使用 HugeCTR TensorFlow 嵌入插件加速嵌入

Fri, 24 Sep 2021 07:47:00 +0000

推薦系統是互聯網的經濟引擎。很難想象任何其他類型的應用程序會對我們的日常數字生活產生更直接的影響：數以萬億計的項目被推薦給數十億人。推薦系統會在大量選項中過濾產品和服務，從而緩解大多數用戶面臨的選擇悖論。隨著數據量的增加，深度學習（ DL ）推薦系統開始顯示與傳統的基于機器學習的方法相比的優勢，例如梯度增強樹。為了給出一個具體的數據點， NVIDIA RAPIDS 。 AI 團隊與 DL 贏得了三場推薦比賽最近：甚至在一年前 NVIDIA 數據科學家詢問為什么深度學習模型還沒有在推薦系統競賽中持續獲勝？時，這種情況也沒有持續發生。嵌入在現代基于 DL 的推薦體系結構中起著關鍵作用，為數十億實體（用戶、產品及其特征）編碼單個信息。隨著數據量的增加，嵌入表的大小也隨之增加，現在這些表跨越多個 GB 到 TB 。在訓練這種類型的 DL 系統時存在著獨特的挑戰，

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Jupyter 實驗室中的 GPU 儀表板

Fri, 24 Sep 2021 06:46:00 +0000

這篇文章最初發表在 RAPIDS AI 博客here上。 NVDashboard 是一個開源軟件包，用于在交互式Jupyter 實驗室環境中實時可視化 NVIDIA GPU 指標。 NVDashboard 是所有 GPU 用戶監視系統資源的好方法。然而，它對于RAPIDS， NVIDIA 的 GPU 開源套件加速數據科學軟件庫的用戶尤其有價值。考慮到現代數據科學算法的計算強度，在許多情況下 GPU 可以提供改變游戲規則的工作流加速。為了獲得最佳性能，底層軟件有效地使用系統資源是絕對關鍵的。盡管加速庫（如 cuDNN 和 RAPIDS ）是專門設計用于執行性能優化方面的繁重任務的，但對于開發人員和最終用戶來說，驗證他們的軟件是否真正按照預期利用了 GPU 資源是非常有用的。雖然這可以通過 NVIDIA -smi 等命令行工具實現，

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探索和測試 DLSS 研究的實驗模型

Fri, 24 Sep 2021 06:41:00 +0000

如今， NVIDIA 使開發人員能夠探索和評估用于深度學習超級采樣（ DLSS ）的實驗 AI 模型。開發者可以下載實驗性動態鏈接庫（ DLL ），測試最新的 DLSS 研究如何增強他們的游戲，并為未來的改進提供反饋。 NVIDIA DLSS是一種深度學習神經網絡，可提高幀速率，并為游戲生成漂亮、清晰的圖像。它為您提供了性能余量，以最大化光線跟蹤設置并提高輸出分辨率。由 NVIDIA RTX GPU 上稱為 Tensor Core 的專用 AI 處理器提供動力， NVIDIA DLSS 技術已經在通過并實施上應用了 100 多個游戲和應用程序。這些包括游戲特許經營權，如Cyberpunk、使命召喚、DOOM、Fortnite 、樂高、 Minecraft 、，彩虹六號和紅魔救贖，很快將支持戰場 2042 。超采樣深度學習方法的一個關鍵優勢是，

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