在 GTC 2022 年，NVIDIA 宣布對其NVIDIA 人工智能軟件套件進行重大更新，以供開發人員構建實時語音人工智能應用程序，大規模創建高性能推薦程序，并在每個應用程序中優化推理，等等。觀看首席執行官 Jensen Huang 的 keynote ，了解 Nvidia 的最新進展。
宣布 NVIDIA Riva 2.0
今天，NVIDIA 宣布 Riva 2.0 正式上市。 Riva 是一款加速語音 AI SDK ，為實時應用程序提供模型、工具、完全優化的語音識別和文本到語音管道。
亮點包括：
- 七種語言的世界級自動語音識別。
- 基于神經的文本到語音轉換，生成高質量的人聲。
- 使用 TAO 工具包和 NeMo 進行特定領域的定制。
- 支持在云端、 prem 和嵌入式平臺上運行。
NVIDIA 也宣布 Riva 企業 ，為大規模部署的企業提供訪問 NVIDIA 語音專家的機會。企業可以 在 LaunchPad 中的現成基礎設施上使用引導實驗室試用 Riva。
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宣布推出 NVIDIA Merlin 1.0 超大規模 ML 、 DL 推薦系統
今天， NVIDIA 發布了 NVIDIA Merlin 1.0 ，這是一個端到端的框架，旨在加速推薦者的工作流程，包括數據預處理、功能轉換、培訓、優化和部署。有了最新版本的 NVIDIA Merlin ，數據科學家和機器學習工程師可以用更少的代碼更快地擴展。新功能提供了對功能、模型的快速迭代，以及部署經過充分訓練的推薦程序管道，將功能轉換、檢索和排名模型作為推理微服務。
亮點包括：
- Merlin Models 是一個新的庫，數據科學家可以用不到 50 行代碼來訓練和部署推薦模型。
- Merlin Systems 是一個新的庫，機器學習工程師可以輕松地將推薦程序管道部署為集成的 Triton 微服務。
- 支持大規模多 GPU 、多節點推理和計算密集度較低的工作負載。
有關最新版本的更多信息，請下載并嘗試 NVIDIA Merlin 。
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- 使用 NVIDIA Merlin 快速輕松地構建和部署推薦系統 （NVIDIA）
- 在 150 米以上的用戶規模上擴展實時深度學習推薦推理 （ShareChat）
- GPU 生活服務場景下的大規模推薦系統 （美團）
- 使用 Merlin 模型更容易地構建推薦系統 （NVIDIA ）
宣布NVIDIA Triton 的新功能
今天，NVIDIA 宣布對 NVIDIA Triton 進行新的關鍵更新。 Triton 是一款開源推理服務軟件，為生產中的每個應用程序提供快速、可擴展的人工智能。
亮點包括：
- Triton FIL 后端：使用 Shapley 值和 CPU 優化來解釋模型，以獲得更好的性能。
- Triton 管理服務，簡化并自動化 Kubernetes 上 Triton 實例群的設置和管理。 Alpha 發布計劃在 3 月底發布。
- Triton Model Navigator 可自動為 Triton ?聲波風廓線儀的生產部署準備訓練有素的模型。
- Fleet Command 集成用于邊緣部署。
- 支持 AWS 推理和 MLFlow 插件上的推理，以部署 MLFlow 模型。
- 無需設置自己的 Triton 環境，即可在 NVIDIA LaunchPad 中立即、短期訪問 Triton 之旅。
您可以從 NGC catalog 下載 Triton ，并訪問 GitHub 上的代碼和文檔。
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宣布NVIDIA NeMo 威震天的新更新
今天，NVIDIA 發布了最新版本的 NVIDIA NeMo Megatron ，一個用于訓練大型語言模型（ LLM ）的框架有了 NeMo Megatron ，研究機構和企業可以為任何法學碩士提供最快的培訓。它還包括最新的并行技術、數據預處理腳本和確保訓練收斂的方法。
亮點包括：
- 超參數優化工具，可根據客戶需求和基礎設施限制自動創建配方。
- T5 和 mT5 車型的參考配方。
- Azure 的云支持。
- 分布式數據預處理腳本，縮短端到端培訓時間。
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- 構建大規模、本地化的語言模型：從數據準備到培訓、部署到生產
- 如何避免培訓最先進的大型語言模型的驚人成本
- 與專家聯系：對話人工智能：使用 Riva 構建應用程序，并使用 Nemo 威震天訓練數十億參數語言模型
宣布 NVIDIA Maxine 的新功能
今天，NVIDIA 宣布了 NVIDIA Maxine 的最新版本，這是一套 GPU 加速的 SDK ，通過人工智能重塑音頻和視頻通信，提升標準麥克風和攝像頭，實現清晰的在線通信。 Maxine 提供最先進的實時人工智能音頻、視頻和增強現實功能，這些功能可以內置到可定制的端到端深度學習管道中。
亮點包括：
- 音頻超分辨率：通過將音頻輸入流從 8kHz 上采樣到 16kHz ，并從 16kHz 上采樣到 48kHz ，提高實時音頻質量。
- 聲學回波消除：從輸入音頻流中消除實時聲學設備回波，消除不匹配的聲學對和雙重通話。與傳統的數字信號處理相比，基于人工智能的技術可以實現更有效的對消。
- 噪音消除：使用最先進的人工智能模型消除幾種常見的背景噪音，同時保留說話者的自然聲音。
- 房間回聲消除：使用最先進的人工智能模型消除音頻中的混響，恢復說話者聲音的清晰度。
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