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標(biāo)簽 > nvidia
NVIDIA是(NVIDIA Corporation,NASDAQ:NVDA,官方中文名稱英偉達)的簡稱,是一家以設(shè)計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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下一代Arm服務(wù)器CPU內(nèi)核:Neoverse V2和E2
首先,Armv9的升級帶來了最新Arm架構(gòu)附帶的全套功能。這包括作為架構(gòu)基石功能的安全改進(尤其適用于云共享環(huán)境)以及Arm較新的SVE2矢量擴展。
如何借助NVIDIA ARC-Compact在基站部署AI-RAN
無線網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)代互聯(lián)的基礎(chǔ),經(jīng)全球數(shù)百萬個基站為數(shù)十億 5G 用戶提供連接服務(wù)。AI-RAN 所帶來的機遇和優(yōu)勢,正加速推動電信網(wǎng)絡(luò)和整個生態(tài)系統(tǒng)向 AI...
NVIDIA Research在CVPR上贏得自動駕駛創(chuàng)新獎
新研究成果帶來實現(xiàn)安全自動駕駛系統(tǒng)所需的先進 3D Occupancy 預(yù)測。
2023-08-24 標(biāo)簽:NVIDIA數(shù)據(jù)驅(qū)動器自動駕駛 2.1k 0
利用NVIDIA SHARP網(wǎng)絡(luò)計算提升系統(tǒng)性能
AI 和科學(xué)計算是分布式計算問題的典型示例。這些問題通常計算量巨大,計算很密集,無法在單臺機器上完成。于是,這些計算被分解為并行任務(wù),由分布在數(shù)千個 C...
2024-11-13 標(biāo)簽:cpuNVIDIA網(wǎng)絡(luò) 2.1k 0
NVIDIA TensorRT-LLM 是一個專為優(yōu)化大語言模型 (LLM) 推理而設(shè)計的庫。它提供了多種先進的優(yōu)化技術(shù),包括自定義 Attention...
NVIDIA Omniverse 將為全新 OpenPBR 材質(zhì)模型提供原生支持
? NVIDIA 與 OpenUSD 聯(lián)盟(AOUSD)早前共同宣布成立 OpenUSD 聯(lián)盟材質(zhì)工作組,推動通用場景描述(OpenUSD)格式材質(zhì)交換...
在之前的技術(shù)博客中,我們介紹了低延遲[1] 和高吞吐[2] 場景的優(yōu)化方法。對于生產(chǎn)部署,用戶還關(guān)心在滿足特定延遲約束的情況下,每個 GPU 的吞吐表現(xiàn)...
借助NVIDIA Project GR00T加速人形機器人開發(fā)
人形機器人是機電一體化、控制理論和 AI 交叉領(lǐng)域的一道綜合性難題。人形機器人的動力學(xué)和控制十分復(fù)雜,它們需要先進的工具、技術(shù)和算法才能在移動和操作任務(wù)...
NVIDIA多攝像頭追蹤工作流的應(yīng)用架構(gòu)
為提高安全性并優(yōu)化運營,倉庫、工廠、體育場、機場等大型區(qū)域通常會有數(shù)百個攝像頭進行監(jiān)控。多攝像頭追蹤指的是通過這些攝像頭追蹤對象,并精確測量其活動,以此...
VILA與其他模型在提供邊緣AI 2.0方面的表現(xiàn)
VILA 是 NVIDIA 研究部門與麻省理工學(xué)院共同開發(fā)的高性能視覺語言模型系列。最大的模型約有 400 億參數(shù),最小的模型約有 30 億參數(shù),并且完...
NVIDIA Cosmos世界基礎(chǔ)模型平臺的主要功能
隨著機器人技術(shù)和自動駕駛汽車的發(fā)展,加快物理 AI 的開發(fā)工作變得至關(guān)重要。物理 AI 使自主機器能夠感知、理解并執(zhí)行物理世界中的復(fù)雜操作,而這些系統(tǒng)的...
Amdocs使用NVIDIA NIM加速生成式AI性能并降低成本
電信公司正在利用生成式 AI,通過自動化流程、改善客戶體驗和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)運營來提高員工生產(chǎn)力。
NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell GPU性能測試
作為 NVIDIA 專業(yè)顯卡產(chǎn)品線中單槽性能的巔峰之作,NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell 在各項核心指標(biāo)上均實現(xiàn)對前代 NVI...
如何在NVIDIA Jetson平臺上運行最新的開源AI模型
在小型、低功耗的邊緣設(shè)備上運行先進的 AI 和計算機視覺工作流正變得越來越具有挑戰(zhàn)性。機器人、智能攝像頭和自主設(shè)備需要實時智能來感知、理解并做出反應(yīng),而...
如何使用OpenUSD構(gòu)建支持生成式AI的合成數(shù)據(jù)工作流
訓(xùn)練用于驅(qū)動自主機器(例如機器人和自動駕駛汽車)的物理 AI 模型需要大量數(shù)據(jù)。獲取大量多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能很困難、耗時且昂貴。數(shù)據(jù)通常因隱私限制或擔(dān)憂...
GTC 2023:NVIDIA數(shù)據(jù)中心高性能和低功耗挑戰(zhàn)
當(dāng)前云和數(shù)據(jù)中心面臨的挑戰(zhàn)-性能和節(jié)能減排的取舍 全新的高性能HPC/AI超級云(SuperCloud)架構(gòu)
2023-03-24 標(biāo)簽:NVIDIA數(shù)據(jù)中心gtc 1.9k 0
Omniverse教程(12):NVIDIA Omniverse USD Presenter的基礎(chǔ)應(yīng)用
如前所述,NVIDIA Omniverse? 是一個參考開發(fā)平臺,通過模塊化的開發(fā)框架能夠輕松擴展和自定義。
NVIDIA Jetson 機器學(xué)習(xí)項目之影像對象偵測
本文針對NVIDIA的GStreamer技術(shù)進行簡介,主要是因為NVIDIA的Jetson Inference相關(guān)應(yīng)用,都是透過GStreamer進行影...
2022-11-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NVIDIAgpu 1.9k 0
云服務(wù)、OEM 借助 NVIDIA AI讓AI訓(xùn)練更上層樓
借助 NVIDIA AI,戴爾、浪潮、Microsoft Azure 和 Supermicro 在今天發(fā)布的新 MLPerf 基準(zhǔn)測試中創(chuàng)下快速訓(xùn)練 A...
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