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標(biāo)簽 > nvidia
NVIDIA是(NVIDIA Corporation,NASDAQ:NVDA,官方中文名稱英偉達(dá))的簡(jiǎn)稱,是一家以設(shè)計(jì)智核芯片組為主的無(wú)晶圓(Fabless)IC半導(dǎo)體公司,公司創(chuàng)立于1993年1月,總部位于美國(guó)加利福尼亞州圣克拉拉市。
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在 xgboost1.0 中,我們引入了 新的官方 Dask 接口 來(lái)支持高效的分布式訓(xùn)練。 快速轉(zhuǎn)發(fā)到 XGBoost1.4 ,接口現(xiàn)在功能齊全。...
這篇文章描述了兩種不同的加速矩陣乘法的方法。第一種方法使用 Numba 編譯器來(lái)減少 Python 代碼中與循環(huán)相關(guān)的開(kāi)銷(xiāo)。第二種方法使用 CUDA...
基于NVIDIA GPU加速機(jī)器學(xué)習(xí)模型推理
Google Cloud 的 Dataflow 是一個(gè)托管服務(wù),用于執(zhí)行各種各樣的數(shù)據(jù)處理模式,包括流式處理和批處理分析。它最近添加了 GPU 支持 現(xiàn)...
如何在Azure Synapse上構(gòu)建NVIDIA GPU
NVIDIA GPU 提供了極高的計(jì)算性能,將并行處理引入多核服務(wù)器,以加速苛刻的工作負(fù)載。 CPU 由幾個(gè)為順序串行處理而優(yōu)化的內(nèi)核組成,而。另一...
一文詳細(xì)了解APACHE SPARK開(kāi)源框架
Apache Spark 是一個(gè)開(kāi)源框架,適用于跨集群計(jì)算機(jī)并行處理大數(shù)據(jù)任務(wù)。它是在全球廣泛應(yīng)用的分布式處理框架之一。
2022-04-19 標(biāo)簽:NVIDIA開(kāi)源框架apache spark 2515 0
基于數(shù)字孿生技術(shù)打造數(shù)字化工廠
應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)不僅可以針對(duì)產(chǎn)品建立可以實(shí)現(xiàn)虛實(shí)融合的數(shù)字孿生模型,也可以幫助企業(yè)建立工廠的數(shù)字孿生模型。如在新工廠建設(shè)之前,企業(yè)可以通過(guò)數(shù)字化工廠仿真...
微基準(zhǔn)測(cè)試的性能特征及如何在應(yīng)用程序中使用統(tǒng)一內(nèi)存
從 NVIDIA Pascal 更容易擴(kuò)展到更大的問(wèn)題規(guī)模體系結(jié)構(gòu)開(kāi)始,支持統(tǒng)一內(nèi)存的應(yīng)用程序可以使用系統(tǒng) CPU 中所有可用的 CPU 和 GPU...
NVIDIA Jetson Nano開(kāi)發(fā)套件具有實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和推理
Jetson Nano 的計(jì)算性能、緊湊的占地面積和靈活性為開(kāi)發(fā)人員創(chuàng)造以人工智能為動(dòng)力的設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)帶來(lái)了無(wú)限的可能性。
如何將Cassandra數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為RAPIDS可用格式
Sstable-to-arrow是利用 Cassandra 數(shù)據(jù)進(jìn)行基于 GPU 的分析的早期但有希望的方法。該項(xiàng)目可在GitHub上獲得,并可通過(guò)...
2022-04-17 標(biāo)簽:NVIDIAgpu計(jì)算機(jī) 5447 0
使用NetQ實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)可觀察性排除網(wǎng)絡(luò)故障
NetQ的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了這篇文章中所展示和討論的內(nèi)容,并且其功能還包含設(shè)備庫(kù)存、軟件生命周期管理、基于閾值的警報(bào)以及與第三方平臺(tái)(如Slack、Pa...
2022-04-17 標(biāo)簽:NVIDIA服務(wù)器數(shù)據(jù)中心 2442 0
本文的其余部分將展示如何將 NVIDIA 運(yùn)營(yíng)商與自定義邊緣平臺(tái)集成。它包括驅(qū)動(dòng)程序預(yù)安裝和驅(qū)動(dòng)程序容器方法的逐步過(guò)程。
2022-04-15 標(biāo)簽:運(yùn)營(yíng)商NVIDIAgpu 7793 0
NVIDIA驅(qū)動(dòng)程序支持OpenCL和Vulkan進(jìn)行互操作
OpenCL 和 Vulkan 之間的互操作在移動(dòng)和桌面平臺(tái)上都有很強(qiáng)的需求。 NVIDIA 與 Khronos OpenCL 工作組密切合作,發(fā)布...
2022-04-10 標(biāo)簽:存儲(chǔ)器NVIDIA操作系統(tǒng) 9890 0
用CUDA 11 . 2 C ++編譯器加速應(yīng)用程序性能
編譯器工具鏈將 LLVM 升級(jí)到 7 . 0 ,這將啟用新功能并有助于改進(jìn) NVIDIA GPU 的編譯器代碼生成。
NVIDIA A100張量核心GPU的內(nèi)部和新特性研究
A100 GPU 的新 MIG 功能可以將每個(gè) A100 劃分為多達(dá)七個(gè) GPU 加速器以實(shí)現(xiàn)最佳利用率,有效提高了 GPU 資源利用率和 GPU 訪問(wèn)...
NVIDIA partner F5檢測(cè)人工智能加速網(wǎng)絡(luò)安全
Morpheus 的用例包括用于釣魚(yú)檢測(cè)的自然語(yǔ)言處理( NLP )。 Digital fingerprinting 是另一個(gè)用例,因?yàn)樗治銎髽I(yè)中...
如何在服務(wù)器專用網(wǎng)絡(luò)中部署XR應(yīng)用程序
在 NPN 合作伙伴的支持下,要激活極光項(xiàng)目的白手套服務(wù),只需聯(lián)系我們的一名團(tuán)隊(duì)成員。 Aurora 項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)從應(yīng)用程序大小和現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查到“最后一英里...
2022-04-02 標(biāo)簽:NVIDIA物聯(lián)網(wǎng)XR 5980 0
通過(guò)NVIDIA GPU內(nèi)存預(yù)取實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序性能的提高
NVIDIA GPU 具有強(qiáng)大的計(jì)算能力,通常必須以高速傳輸數(shù)據(jù)才能部署這種能力。原則上這是可能的,因?yàn)?GPU 也有很高的內(nèi)存帶寬,但有時(shí)他們需要你的...
在動(dòng)態(tài)環(huán)境中使用CUDA圖提高實(shí)際應(yīng)用程序性能
具有許多小 CUDA 內(nèi)核的應(yīng)用程序通??梢允褂?CUDA 圖進(jìn)行加速,即使內(nèi)核啟動(dòng)模式在整個(gè)應(yīng)用程序中發(fā)生變化。鑒于這種動(dòng)態(tài)環(huán)境,最佳方法取決于應(yīng)用程...
如何在GPU上使用TensorRT部署深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序
本文未涉及的一個(gè)主題是在 TensorRT 中以 INT8 精度精確地執(zhí)行推理。 TensorRT 自動(dòng)轉(zhuǎn)換 FP32 網(wǎng)絡(luò)以進(jìn)行部署,同時(shí)降低精度損失...
利用NVIDIA TensorRT實(shí)現(xiàn)推理的QAT偽量化
在這篇文章中,我們簡(jiǎn)要介紹了基本的量化概念和 TensorRT 的量化工具箱,然后回顧了 TensorRT 8 . 0 是如何處理 Q / DQ 網(wǎng)絡(luò)的...
2022-03-31 標(biāo)簽:NVIDIA深度學(xué)習(xí) 4488 0
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