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圖形處理器（英語：Graphics Processing Unit，縮寫：GPU），又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片，是一種專門在個(gè)人電腦、工作站、游戲機(jī)和一些移動(dòng)設(shè)備（如平板電腦、智能手機(jī)等）上圖像運(yùn)算工作的微處理器。

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NVIDIA助力騰訊AI LAB打造一體AI生態(tài)

　　在虛擬人項(xiàng)目中，NVIDIA CUDA技術(shù)大幅提升了渲染速度，NVIDIA TensorRT 方便快速地加速深度學(xué)習(xí)模型的推理，結(jié)合MPS技術(shù)，實(shí)現(xiàn)...

2022-04-21 標(biāo)簽：NVIDIA gpu AI 1.5k 0

NVIDIA助力騰訊助力“開悟”AI開放研究平臺(tái)

　　為了充分利用NVIDIA V100 GPU的Tensor core，騰訊“開悟”AI開放研究平臺(tái)希望能夠使用TensorRT FP16精度來加速推...

2022-04-21 標(biāo)簽：NVIDIA gpu AI 2.1k 0

使用RAPIDS加速實(shí)現(xiàn)SHAP的模型可解釋性

　　模型解釋性幫助開發(fā)人員和其他利益相關(guān)者理解模型特征和決策的根本原因，從而使流程更加透明。能夠解釋模型可以幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家解釋他們的模型做出決策的原因...

2022-04-21 標(biāo)簽：gpu 機(jī)器學(xué)習(xí) 3.8k 0

摩爾線程與Ampere Computing（安晟培半導(dǎo)體）共同加速云計(jì)算應(yīng)用

摩爾線程和Ampere Computing將加強(qiáng)合作，基于Ampere Altra 系列云原生CPU和摩爾線程全功能GPU，共同打造ARM CPU+GP...

2022-04-20 標(biāo)簽：云計(jì)算 gpu 安晟培半導(dǎo)體 4k 0

CUDA簡介: CUDA編程模型概述

在 CUDA 編程模型中，線程是進(jìn)行計(jì)算或內(nèi)存操作的最低抽象級(jí)別。從基于 NVIDIA Ampere GPU 架構(gòu)的設(shè)備開始，CUDA 編程模型通過異...

2022-04-20 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 人工智能 4.2k 0

如何使用NVAPI將DX12資源上傳到GPU

　　要檢測(cè)將 DX12 上載堆移動(dòng)到 CVV 時(shí) Nsight 圖形的性能提升機(jī)會(huì)，建議使用 GPU 中的 GPU 跟蹤分析工具。要檢測(cè)和調(diào)試從 CV...

2022-04-20 標(biāo)簽：NVIDIA gpu WINDOWS 3.4k 0

張量方法如何成為下一代人工智能算法的核心

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常在高階張量之間映射。事實(shí)上，正是深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)保持和利用局部結(jié)構(gòu)的能力，使得當(dāng)前的性能水平以及大數(shù)據(jù)集和高效硬件成為可能。張量方法使您...

2022-04-20 標(biāo)簽：cpu gpu 機(jī)器學(xué)習(xí) 3.7k 0

NVIDIA深度學(xué)習(xí)加速數(shù)據(jù)科學(xué)教材套滿足教學(xué)需求

　　第一個(gè)基于 Jupyter 筆記本電腦的實(shí)驗(yàn)室之一讓學(xué)生使用 pandas 和 cuDF 直接進(jìn)入 RAPIDS 。 pandas 是一個(gè)建立在 P...

2022-04-20 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 深度學(xué)習(xí) 1.3k 0

利用 U-FNO機(jī)器學(xué)習(xí)模型加速減緩氣候變化

　　需要模擬來優(yōu)化 CO2確定注射位置并驗(yàn)證 CO2不會(huì)從存儲(chǔ)場所泄漏。我們已經(jīng)證明， U-FNO 是一種增強(qiáng)的深傅立葉神經(jīng)算子，比最先進(jìn)的 CNN 精...

2022-04-20 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 機(jī)器學(xué)習(xí) 3.1k 0

如何測(cè)量各種工作負(fù)載和GPU配置下收縮操作的性能

　　當(dāng)張量收縮不再適合單個(gè) GPU 時(shí)，或者如果在單個(gè) GPU 上花費(fèi)的時(shí)間太長，自然下一步是將收縮分布到多個(gè) GPU 上。我們一直在用這個(gè)新功能擴(kuò)展 ...

2022-04-20 標(biāo)簽：gpu 機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8k 0

如何使用RAPIDS和CuPy時(shí)加速Gauss 秩變換

　　高斯秩變換是一種新的標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)，用于轉(zhuǎn)換輸入數(shù)據(jù)以訓(xùn)練深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。最近，我們?cè)?預(yù)測(cè)分子競爭性質(zhì) 中使用了這種技術(shù)，它很容易將 m 消息傳遞神經(jīng)...

2022-04-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 2.5k 0

利用RAPIDS機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)Transformer的微調(diào)

　　在撰寫和編輯本文時(shí)， PetFinder.my 掌門人競賽得出結(jié)論。 NVIDIA KGMON Gilberto Titericz 通過使用 RA...

2022-04-20 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 人工智能 3k 0

一體式圖形調(diào)試器和分析器NSight圖形2021.4

　　當(dāng)使用 C ++捕獲時(shí)，可以使用允許代碼瀏覽或修改的項(xiàng)目打開集成開發(fā)環(huán)境。在這個(gè)版本中， C ++捕獲文檔中的添加按鈕打開了 VisualStudi...

2022-04-30 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 應(yīng)用程序 1.7k 0

使用Cardio StillShot軟件可進(jìn)行心臟精確成像

　　對(duì)于 Fujifilm Healthcare ，使用加速計(jì)算改變了 CT 設(shè)計(jì)的系統(tǒng)性能和成本。通常，高性能功能需要昂貴的設(shè)計(jì)和制造升級(jí)。 Fuji...

2022-04-19 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 1.7k 0

如何使用PyCaret + RAPIDS簡化模型構(gòu)建

在一個(gè)簡單的設(shè)置之后，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以開發(fā)其管道的其余部分，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理/準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、集成、分析和部署。在準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)后，最好從比較模型開始。

2022-04-19 標(biāo)簽：gpu 機(jī)器學(xué)習(xí) 1.7k 0

CUDA簡介：CUDA編程模型和接口

　　注意：GPU 是圍繞一系列流式多處理器（SM： Streaming Multiprocessors）構(gòu)建的（有關(guān)詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱硬件實(shí)現(xiàn)）。多...

2022-04-19 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 人工智能 2.9k 0

構(gòu)建邊緣計(jì)算的成本因素解決方案

　　鑒于 Edge AI 的價(jià)值，如何推出成功的 edge 戰(zhàn)略無疑是組織和 IT 部門關(guān)注的一個(gè)關(guān)鍵話題。作為人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，NVIDIA 與客...

2022-04-19 標(biāo)簽：NVIDIA gpu AI 2.4k 0

如何在TensorFlow2中高效培訓(xùn)1130億參數(shù)推薦系統(tǒng)

在這篇文章中，我介紹了使用混合并行來訓(xùn)練大型推薦系統(tǒng)的想法。測(cè)試結(jié)果表明， DGX A100 是在 TensorFlow 2 中訓(xùn)練參數(shù)超過 1000 ...

2022-04-19 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 深度學(xué)習(xí) 1.8k 0

如何使用桌面級(jí)計(jì)算將訓(xùn)練策略傳輸?shù)竭h(yuǎn)程機(jī)器人中

　　NVIDIA 還宣布廣泛支持具有開放機(jī)器人技術(shù)的機(jī)器人操作系統(tǒng)（ ROS ）。這一重要的 ISAAC ROS 公告強(qiáng)調(diào)了 NVIDIA 人工智能感知...

2022-04-19 標(biāo)簽：機(jī)器人 NVIDIA gpu 1.1k 0

NVIDIA的GPU開源套件加速數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用價(jià)值

該軟件包構(gòu)建在基于 Python 的儀表板服務(wù)器上，該服務(wù)器支持 Bokeh 可視化庫在實(shí)時(shí)［1］中顯示和更新圖形。

2022-04-19 標(biāo)簽：NVIDIA gpu python 2.8k 0

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