PyTorch

2025年 1月 30日

為 NVIDIA Blackwell GeForce RTX 50 系列 GPU 發布全新 AI SDK 和工具

NVIDIA 最近宣布推出 新一代 PC GPU – GeForce RTX 50 系列 ，以及面向開發者的全新 AI 賦能 SDK 和工具。
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2024年 9月 13日

多線程優化數據加載效率

無論您專注于訓練還是推理，數據加載都是深度學習工作流程的一個關鍵方面。然而，它通常會帶來一個矛盾：需要同時具備高度便捷和可定制的解決方案。
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2024年 6月 20日

人工智能腦植入恢復腦卒中幸存者的雙語交流

科學家通過訓練神經假體植入物來解碼一名不會說話的中風幸存者的雙語大腦活動，使其能夠用西班牙語和英語進行交流。
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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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2023年 12月 8日

現已推出：適用于 GNN 的 NVIDIA AI 加速 DGL 和 PyG 容器

從信用卡交易、社交網絡到推薦系統，再到生物學中的運輸網絡和蛋白質間的相互作用，圖形是建模和分析復雜連接的首選數據結構。
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2023年 11月 20日

借助 NVIDIA TAO 和視覺 AI 模型變革工業缺陷檢測

效率在工業制造中至關重要，在工業制造中，即使是微小的收益也會產生重大的財務影響。據美國質量協會稱，
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2023年 10月 4日

分析機器學習研究代碼的安全性

我們的 NVIDIA AI 紅隊 專注于在數據、科學和 AI 生態系統中擴展安全開發實踐。我們參與 開源安全倡議，發布 工具，
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2023年 7月 18日

研究揭示了用于理解神經活動和運動控制的突破性深度學習工具

神經科學領域的一個主要目標是了解大腦如何控制運動。通過改進姿勢估計，神經生物學家可以更精確地量化自然運動，
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2023年 6月 6日

用圖神經網絡開發基于物理的機器學習模型

NVIDIA PhysicsNeMo是一個框架，用于構建、訓練和微調物理系統的深度學習模型，也稱為物理知情機器學習（physics…
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2023年 5月 5日

為什么自動增強很重要

深度學習模型需要數百 GB 的數據才能在看不見的樣本上很好地泛化。數據擴充有助于增加數據集中示例的可變性。
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2023年 4月 25日

使用?NVIDIA?FasterTransformer?提高?KoGPT?的推理加速

Transformer 是當今最具影響力的人工智能模型架構之一，正在塑造未來人工智能研發的方向。
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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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2022年 8月 3日

使用 NVIDIA Kaolin Wisp 研究神經場

研究 神經場 近年來，它已成為計算機圖形學和計算機視覺領域的一個日益熱門的話題。通過使用將坐標作為輸入并在該位置輸出相應數據的神經網絡，
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2022年 7月 29日

NVIDIA Jetson Orin 深度學習加速器入門

如果你是一個活躍的 Jetson 開發者，你知道 NVIDIA ISAAC 的一個關鍵優點是它將 CPU 和 GPU 組合成一個單一的模塊，
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2022年 7月 20日

使用 NVIDIA TensorRT 和 NVIDIA Triton 優化和提供模型

假設您已經使用 PyTorch 、 TensorFlow 或您選擇的框架訓練了您的模型，并對其準確性感到滿意，并且正在考慮將其部署為服務。
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2022年 5月 23日

計算機視覺的未來

Computer vision 是一個快速發展的研究和應用領域。計算機視覺研究的進展現在更直接、更直接地適用于商業世界。
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