HPC – NVIDIA 技術博客 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog 閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。 Tue, 18 Mar 2025 18:54:01 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 使用 NVIDIA PhysicsNeMo 的 Omniverse 擴展可視化交互仿真 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/visualizing-interactive-simulations-with-omniverse-extension-for-nvidia-physicsnemo/ Tue, 05 Jul 2022 07:41:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4532 Continued]]> NVIDIA PhysicsNeMo 是一個物理機器學習平臺,它將物理的力量與數據相結合,構建高保真、參數化的人工智能代理模型,作為數字孿生模型,以接近實時的延遲進行模擬。 該前沿框架通過與 NVIDIA Omniverse ( OV )平臺集成以實現實時虛擬世界仿真和全設計保真度可視化,擴展了其交互仿真能力。 以前,您需要自行設置可視化管道,這是模擬和分析工作流的關鍵組件。現在,您可以將 Omniverse 中的內置管道用于常見的輸出場景,例如可視化流線和 iso 曲面,以獲得 PhysicsNeMo 訓練 AI 模型的輸出。另一個關鍵功能是能夠在改變設計參數時近實時地可視化和分析高保真仿真輸出。 增加模 OV 擴展的三個關鍵優點: 這是 Modular OV 擴展的第一個預覽版本, PhysicsNeMo 團隊歡迎您提出任何反饋或增強請求。

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神經網絡生成全球碳儲量潛力圖 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/neural-network-generates-global-tree-height-map-reveals-carbon-stock-potential/ Mon, 02 May 2022 09:37:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=3845 Continued]]> 蘇黎世聯邦理工學院 EcoVision Lab 研究人員的一項新研究首次提出了交互式 全球冠層高度圖 。 研究 使用一種新開發的深度學習算法處理公開的衛星圖像,可以幫助科學家確定生態系統退化和森林砍伐的地區。這項工作還可以通過確定主要碳儲存區域來指導可持續森林管理,這是緩解氣候變化的基石。 “可持續管理陸地生態系統、緩解氣候變化和防止生物多樣性損失需要全球高分辨率的植被特征數據。通過這個項目,我們的目標是在深度學習的幫助下,通過合并來自兩次太空任務的數據來填補缺失的數據空白,”土木工程、環境與工程系教授康拉德·辛德勒說,以及蘇黎世 ETH 的地理信息工程。 從雨林到北方林地,森林在減緩氣候變化方面發揮著關鍵作用,每年吸收多達 20 億噸二氧化碳。地上生物量,包括樹干、樹皮或樹枝等樹木的所有部分,與森林中儲存的碳量相關。 樹高通常是生物量的一個指標,

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在 GTC 體驗人工智能、數據科學和加速計算培訓 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/get-hands-on-ai-data-science-and-accelerated-computing-training-at-gtc/ Fri, 29 Oct 2021 06:10:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=2104 Continued]]> 您想學習如何在人工智能、數據科學或加速計算中創建尖端 GPU 加速應用程序嗎?然后,在 NVIDIA GTC 會議今年 11 月從 NVIDIA 深度學習學院( DLI )開始。 這些由講師指導的培訓包括由 NVIDIA 認證專家在虛擬教室中教授的實踐遠程學習。在這些研討會中,您可以與導師和同齡人互動,同時應對交互式編碼挑戰。 有史以來第一次,我們在縮放 CUDA C ++應用到多個節點上提供了一個新創建的課程。 在韓文、日文和簡體中文中,將為各自時區的與會者提供多個研討會。 全天的研討會讓您可以訪問云中完全配置的 GPU – 加速服務器,并提供獲得主題能力證書的機會。 空間有限。保留你的位置只需 149 美元。 注冊免費 GTC 會議通行證后,登錄與會者門戶選擇所需的全天研討會并完成付款流程。 有興趣參加培訓但在你的時區找不到?

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使用 MPS 和 MIG 通過每個 GPU 的多個模擬最大化 GROMACS 吞吐量 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/maximizing-gromacs-throughput-with-multiple-simulations-per-gpu-using-mps-and-mig/ Fri, 08 Oct 2021 06:44:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=1917 Continued]]> GROMACS是一個用于生物分子系統的模擬軟件包,是世界范圍內使用率最高的科學軟件應用程序之一,也是理解重要生物過程(包括當前新冠病毒大流行的基礎)的關鍵工具。 在以前的職位中,我們展示了最近與核心開發團隊合作進行的優化,這些優化使 GROMACS 在現代多 GPU 服務器上的運行速度比以前快得多。這些優化包括將計算和通信卸載到 GPU ,后者對于那些可以有效地將多個 GPU 并行用于單個模擬的相對較大的情況尤其有利。有關最新異構軟件引擎的并行化和內部工作的更多信息,請參閱GROMACS 中分子動力學模擬的非均勻并行化和加速。 另一個越來越常見的工作流涉及運行許多獨立的 GROMACS 仿真,其中每個仿真都可以相對較小。 NVIDIA GPU 的規模和能力不斷增加,但通常情況下,相對較小的仿真系統的孤立單彈道仿真無法充分利用每個系統上的所有可用計算資源 GPU 。 但是,

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