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NVIDIA是(NVIDIA Corporation,NASDAQ:NVDA,官方中文名稱英偉達(dá))的簡稱,是一家以設(shè)計(jì)智核芯片組為主的無晶圓(Fabless)IC半導(dǎo)體公司,公司創(chuàng)立于1993年1月,總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市。
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如何有效地監(jiān)控生產(chǎn)中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型
監(jiān)控生產(chǎn)中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型指南
2023-07-05 標(biāo)簽:NVIDIAAI機(jī)器學(xué)習(xí) 809 0
基于NVIDIA TAO工具包訓(xùn)練汽車目標(biāo)識(shí)別模型
2023年以ChatGPT為代表的大語言模型橫空出世,它的出現(xiàn)標(biāo)志著自然語言處理領(lǐng)域取得了重大突破。它在文本生成、對(duì)話系統(tǒng)和語言理解等方面展現(xiàn)出了強(qiáng)大的...
工業(yè)設(shè)施數(shù)字孿生中的機(jī)器人仿真
工業(yè)企業(yè)正在積極使用物理 AI 和自主系統(tǒng)改變自己的運(yùn)營方式。這涉及到在整個(gè)工廠和倉庫部署異構(gòu)機(jī)器人機(jī)群,包括移動(dòng)機(jī)器人、人形助手、智能攝像頭和 AI ...
GPU 加速的 RAPID JSON 數(shù)據(jù)處理
將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于數(shù)字圖像以提高臨床分析的準(zhǔn)確性和再現(xiàn)性
使用 cuCIM 和 NVIDIA GPUDirect 存儲(chǔ)加速數(shù)字病理工作流程
Dynamo 0.4在NVIDIA Blackwell上通過PD分離將性能提升4倍
近期,OpenAI 的 gpt-oss、月之暗面的 Kimi K2 等多個(gè)新的前沿開源模型相繼問世,標(biāo)志著大語言模型 (LLM) 創(chuàng)新浪潮的加速。近日發(fā)...
NVIDIA如何讓靈巧機(jī)器人更加適應(yīng)環(huán)境
如今,機(jī)械臂被廣泛應(yīng)用于裝配、包裝、檢測等眾多領(lǐng)域。然而,它們?nèi)孕桀A(yù)先編程才能執(zhí)行特定且往往是重復(fù)性的任務(wù)。為了滿足在大多數(shù)環(huán)境中對(duì)適應(yīng)性日益增長的需求...
聯(lián)合學(xué)習(xí)使得跨企業(yè)管理復(fù)雜的人工智能工作流更加容易
借助 NVIDIA FLARE 實(shí)現(xiàn)的聯(lián)合學(xué)習(xí),提升您的人工智能工作流程
如何通過網(wǎng)絡(luò)計(jì)算節(jié)省CPU周期 淺談BlueField DPU的意義
計(jì)算存儲(chǔ)(或稱為存儲(chǔ)計(jì)算)為傳統(tǒng)存儲(chǔ)設(shè)備帶來了 HPC 功能。在計(jì)算存儲(chǔ)中,您可以在存儲(chǔ)設(shè)備內(nèi)或旁邊執(zhí)行選定的計(jì)算任務(wù),從而減輕主機(jī)處理負(fù)擔(dān)并減少數(shù)據(jù)移動(dòng)。
LM Studio使用NVIDIA技術(shù)加速LLM性能
隨著 AI 使用場景不斷擴(kuò)展(從文檔摘要到定制化軟件代理),開發(fā)者和技術(shù)愛好者正在尋求以更 快、更靈活的方式來運(yùn)行大語言模型(LLM)。
基于NVIDIA AI的3D機(jī)器人感知與地圖構(gòu)建系統(tǒng)設(shè)計(jì)
機(jī)器人必須感知和理解其 3D 環(huán)境,才能安全高效地行動(dòng)。這一點(diǎn)在非結(jié)構(gòu)化或陌生空間中的自主導(dǎo)航、對(duì)象操作和遠(yuǎn)程操作等任務(wù)尤為重要。當(dāng)前機(jī)器人感知技術(shù)的進(jìn)...
如何在Python中提供高效、富有表現(xiàn)力的函數(shù)
加速數(shù)據(jù)分析:使用 RAPID cuDF 加速數(shù)據(jù)探索
2023-07-05 標(biāo)簽:NVIDIAAI數(shù)據(jù)分析 586 0
如何在Linux系統(tǒng)開啟Persistence Mode
難道是驅(qū)動(dòng)老舊?資源不足?系統(tǒng)問題?都不是——真相藏在一個(gè)容易被忽略的小設(shè)置里:Persistence Mode(持久模式)。
NVIDIA recsys-examples在生成式推薦系統(tǒng)中的高效實(shí)踐
在生成式 AI 浪潮的推動(dòng)下,推薦系統(tǒng)領(lǐng)域正經(jīng)歷深刻變革。傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)推薦模型 (DLRMs) 雖已展現(xiàn)出一定效果,但在捕捉用戶興趣偏好和動(dòng)態(tài)行為序列...
在阿里云PAI上快速部署NVIDIA Cosmos Reason-1模型
NVIDIA 近期發(fā)布了 Cosmos Reason-1 的 7B 和 56B 兩款多模態(tài)大語言模型 (MLLM),它們經(jīng)過了“物理 AI 監(jiān)督微調(diào)”和...
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