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t2Qj_NVIDIA_Ent

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发布了文章 2022-6-1 10:35

使用NVIDIA cuQuantum等工具开启高性能计算的未来之旅

使用 NVIDIA cuQuantum 等工具，立即开启高性能计算的未来之旅。...

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发布了文章 2022-6-1 10:33

执行部署的TensorRT加速引擎

这部分的麻烦之处，在于每个神经网络的结构不相同，并没有“通用”的代码可以适用于大部分的网络结构，需要针对指定神经网络去撰写对应的代码，最重要是需要清除这个模型的输入 (input bold) 与输出 (outpold) 的名称与张量结构。...

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发布了文章 2022-6-1 10:32

计算机制造商采用全新NVIDIA Grace超级芯片打造新一代服务器

源讯、戴尔科技，技嘉科技、慧与、浪潮、联想和超微成为首批将基于 NVIDIA Grace 的 HGX 系统用于 HPC 和 AI 的制造商。...

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发布了文章 2022-6-1 10:29

利用NVIDIA BlueField DPU将加速计算提升到新的水平

全球的超级计算中心都在纷纷利用 NVIDIA Quantum InfiniBand 网络上的 NVIDIA BlueField DPU 将加速计算提升到一个新的水平。...

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发布了文章 2022-5-31 10:29

NVIDIA如何应对自动驾驶车辆所面对的各类挑战

NVIDIA DRIVE Labs 系列视频以工程为重点，介绍自动驾驶车辆所面对的各类挑战以及 NVIDIA DRIVE 团队如何应对这些挑战。...

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发布了文章 2022-5-30 15:39

NVIDIA携手欧特克始加速建筑行业数字化转型

来自全球各行各业的企业正在探索数字化转型，寻求最佳的线上线下协同办公解决方案。其中，建筑行业对从业人员的能力、产品的功能应用以及工作协同模式更是提出了新的要求。...

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发布了文章 2022-5-30 15:14

先进基础架构加速自动驾驶技术发展

在「自动驾驶公开课」栏目中，NVIDIA 将带领自动驾驶开发者回顾精彩的在线研讨会及演讲等，更深入地了解软硬件产品、基础架构和多种解决方案的先进技术与实践应用。点击“阅读原文”，一键回看本期公开课!...

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发布了文章 2022-5-27 09:41

NVIDIA携手百度飞桨共创多元AI开发生态

由百度所举办的 Wave Summit 2022 深度学习开发者峰会圆满落幕， NVIDIA 作为百度的全球合作伙伴之一也出席了这场盛大的线上峰会。在本次的主题演讲中， NVIDIA 也发布了与飞桨平台的共研共创合作，包含：基于 NVIDI...

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发布了文章 2022-5-25 11:24

深度学习模型转成TensorRT引擎的流程

前面我们花了很多力气在 TAO 上面训练模型，其最终目的就是要部署到推理设备上发挥功能。除了将模型训练过程进行非常大幅度的简化，以及整合迁移学习等功能之外，TAO 还有一个非常重要的任务，就是让我们更轻松获得 TensorRT 加速引擎。...

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发布了文章 2022-5-25 11:20

NVIDIA发布采用直接芯片冷却技术的数据中心PCIe GPU

为了遏制气候变化，全球企业正在加快构建高性能、高能效的数据中心，Equinix 边缘基础设施主管 Zac Smith 也参与其中。...

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发布了文章 2022-5-25 11:13

NVIDIA助力阿里云构建视觉计算解决方案

随着线上协作、“虚拟经济”等领域的潜力日渐被发掘，扩展现实(XR)、数字孪生、虚拟现实(VR)等技术备受关注。这些视觉计算技术为数字人、数字工厂、自动驾驶等领域带来了更高的效率与更便捷的体验。虽然应用场景广泛，但其背后所需要的巨大算力仍是亟...

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发布了文章 2022-5-24 09:13

GPU加速高性能计算经典应用

高性能计算(HPC)在重大科学发现的前沿基础科学研究领域已逐渐成为不可或缺的重要手段之一。从分子动力学模拟、生物制药、材料电子结构计算、材料模拟到生命科学，都离不开高性能计算的支持。...

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发布了文章 2022-5-21 10:24

NVIDIA自动驾驶网络会议将6月9日举办

NVIDIA DRIVE Orin 现已投产，可在深度神经网络推理性能方面实现重大飞跃。6 月 9 日，NVIDIA 将举办一场网络会议，介绍 DNN 架构设计以及 NVIDIA TensorRT 的范围，旨在为生产提供经过优化的推理引擎。...

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发布了文章 2022-5-21 10:09

计算机视觉系统让车流变得更通畅

NVIDIA Metropolis 合作伙伴 Tapway 所提供的计算机视觉系统让马来西亚最大的高速公路变得更加畅通。...

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发布了文章 2022-5-20 17:43

物件检测模型训练的详细过程

当前面已经训练好修剪过的模型之后，接下来就可以在训练设备上先执行推理计算，看看检测的效果如何？如果实际推理结果并不理想的话，就得回到前面第 6 步骤重新再执行一次。...

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