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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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使用ROS 2 MoveIt和NVIDIA Isaac Sim創(chuàng)建逼真的機(jī)器人模擬
硬件元件可以是不同類型的。插件<plugin>mock_components/GenericSystem<plugin> 是一個(gè)...
RTX 5880 Ada Generation GPU與RTX? A6000 GPU對(duì)比
NVIDIA RTX? 5880 Ada Generation GPU 是目前國(guó)內(nèi)重量級(jí) GPU,基于全新 NVIDIA Ada Lovelace 架構(gòu)...
PyTorch開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架簡(jiǎn)介
PyTorch 是一種開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架,以出色的靈活性和易用性著稱。這在一定程度上是因?yàn)榕c機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家所青睞的熱門 Python 高級(jí)編程...
詳解NVIDIA H100 TransformerEngine
在H100發(fā)布之際,英偉達(dá)還帶來(lái)一個(gè)“重磅產(chǎn)品”——Transformer Engine。在Transformer大火之際推出這么一個(gè)產(chǎn)品,無(wú)疑是煉丹師福音。
2022-10-24 標(biāo)簽:NVIDIA英偉達(dá)Transformer 5.2k 0
NVIDIA一種先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)方法可用于對(duì)圖像進(jìn)行編輯
研究人員表示,當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)方法成效有限,因?yàn)獒槍?duì)丟失像素的輸出必然取決于為找出丟失像素而必須提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值。這就會(huì)導(dǎo)致圖像中出現(xiàn)諸...
2018-05-09 標(biāo)簽:NVIDIA圖像深度學(xué)習(xí) 5.2k 0
NVIDIA Isaac Sim強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)作–讓Jetbot自己學(xué)會(huì)道路駕駛!
承續(xù)上篇 Isaac Sim 的介紹, 讀者對(duì)于如何執(zhí)行 Isaac Sim 以及它最基本的環(huán)境已經(jīng)有了一些初步的了解了,接下來(lái)我們就要來(lái)玩一下能不能在...
NVIDIA全新GPU加速的深度學(xué)習(xí)技術(shù)
與NIPS展示的研究類似,多模態(tài)圖像轉(zhuǎn)換依賴于無(wú)監(jiān)督式學(xué)習(xí)和生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) (GAN) 這兩項(xiàng)深度學(xué)習(xí)技術(shù),賦予設(shè)備更多“想象力”,例如“想象”一條陽(yáng)光...
2018-04-27 標(biāo)簽:NVIDIA人工智能深度學(xué)習(xí) 5.1k 0
基于PyTorch的模型并行分布式訓(xùn)練Megatron解析
NVIDIA Megatron 是一個(gè)基于 PyTorch 的分布式訓(xùn)練框架,用來(lái)訓(xùn)練超大Transformer語(yǔ)言模型,其通過(guò)綜合應(yīng)用了數(shù)據(jù)并行,Te...
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) 4.9k 0
耕升GeForce RTX 4070 SUPER追風(fēng)顯卡評(píng)測(cè)
耕升RTX 4070 SUPER追風(fēng)5個(gè)GPC、28個(gè)TPC、56組SM單元以及7168個(gè)CUDA核心的規(guī)格相比RTX 4070 Ti要弱5%左右,而相...
為什么安裝Apollo3.0內(nèi)核之后無(wú)法安裝Nvidia驅(qū)動(dòng)
新手想問(wèn)一下,為什么安裝Apollo3.0內(nèi)核之后無(wú)法安裝Nvidia驅(qū)動(dòng),并出現(xiàn)這樣的報(bào)錯(cuò)?如果先安裝Nvidia驅(qū)動(dòng),再安裝Apollo內(nèi)核的話,重...
分割NVIDIA A30 GPU并征服多個(gè)工作負(fù)載
多實(shí)例 GPU ( MIG )是 NVIDIA H100 , A100 和 A30 張量核 GPU ,因?yàn)樗梢詫?GPU 劃分為多個(gè)實(shí)例。每個(gè)實(shí)例...
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。
基于Omniverse的NVIDIA Isaac Sim現(xiàn)已發(fā)布公測(cè)版
Omniverse是NVIDIA模擬器的根本基礎(chǔ),包括加入了多項(xiàng)新功能的Isaac平臺(tái)。NVIDIA Isaac Sim目前已發(fā)布公測(cè)版,您可以通過(guò)該平...
虛擬 GPU通過(guò)將數(shù)據(jù)中心 GPU 進(jìn)行虛擬化,用戶可在多個(gè)虛擬機(jī)中共享該GPU。這大大提高了應(yīng)用程序和桌面的性能,并支持組織構(gòu)建虛擬桌面基礎(chǔ)架構(gòu) (V...
LayerNorm/RMSNorm的重計(jì)算實(shí)現(xiàn)
我去實(shí)測(cè)了一下,單機(jī)8卡A100訓(xùn)練LLama7B,純數(shù)據(jù)并行的情況下打開(kāi)memory_efficient開(kāi)關(guān)相比于不打開(kāi)節(jié)省了大約2個(gè)G的顯存,如果模...
如何在Ubuntu 22.04上安裝NVIDIA顯卡驅(qū)動(dòng)
Ubuntu 22.04 安裝 NVIDIA 顯卡驅(qū)動(dòng)完整步驟
2025-05-20 標(biāo)簽:NVIDIAUbuntu顯卡驅(qū)動(dòng) 4.5k 0
深入解析NVIDIA Blackwell架構(gòu)及其實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)
盡管堅(jiān)持使用4nm級(jí)節(jié)點(diǎn),但NVIDIA已經(jīng)能夠?qū)⒏嗟木w管壓縮到單個(gè)芯片中。整個(gè)加速器的晶體管數(shù)量為 208B,即每個(gè)芯片 104B 晶體管。
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...
如果已經(jīng)將 Jetbot 智能小車組裝好的話,現(xiàn)在就可以開(kāi)始執(zhí)行 Jetbot 智能小車實(shí)驗(yàn),接下來(lái)的操作都在以下環(huán)境中執(zhí)行:
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