Best practice

2024年 7月 24日
利用 OpenUSD 構建產品配置器
從廣告公司到軟件供應商的開發者都在助力全球品牌通過產品配置器解決方案為數字體驗和視覺故事提供超個性化體驗。
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2024年 6月 27日
保護應用程序完整性的安全 LLM 令牌化解決方案
本文是 NVIDIA AI Red Team 持續漏洞和技術研究的一部分。NVIDIA AI Red Team’…
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2024年 6月 12日
在 cuBLAS 中引入分組 GEMM API 以及更多性能更新
最新版本 NVIDIA cuBLAS 庫版本 12.5 將繼續為深度學習(DL)和高性能計算(HPC)工作負載提供功能和性能。
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2024年 4月 29日
NVIDIA GTC 2024 的頂級數據科學會議現已按需提供
在 GTC 2024 上, NVIDIA 的專家和我們的合作伙伴分享了有關 GPU 加速工具、優化和數據科學家最佳實踐的見解。
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2024年 3月 20日
使用 NVIDIA Holoscan 1.0 開發生產就緒型 AI 傳感器處理應用
邊緣 AI 開發者正在為安全關鍵型和受監管用例構建 AI 應用和產品。借助 NVIDIA Holoscan 1.0,
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2024年 3月 14日
強大的著色器見解:通過 NVIDIA Nsight Graphics 使用著色器調試信息
隨著光線追蹤成為現代游戲引擎中的主要渲染技術,單個 GPU RayGen 著色器現在可以執行幀的大部分光線模擬。為了管理這種復雜程度,
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2024年 2月 21日
限制 CPU 線程以獲得更好的游戲性能
許多 PC 游戲都圍繞 8 核游戲機進行設計,并假設其軟件線程系統在所有 PC 上都“正常工作”,尤其是在工作線程池中的線程數量方面。不久前,
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2024年 1月 23日
借助 NVIDIA Quantum InfiniBand 簡化 AI 網絡運營
一個常見的技術誤區是,性能和復雜性直接相關。也就是說,高性能的實現也是實現和管理最具挑戰性的。但是,在考慮數據中心網絡時,情況并非如此。
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2024年 1月 5日
在某些場景中使用 cgroup 縮短 CUDA 初始化時間
在多 GPU 平臺上運行的許多 CUDA 應用程序通常使用單個 GPU 來滿足其計算需求。在這種情況下,應用程序會支付性能損失,
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2022年 12月 1日
使用拉取請求進行協作和代碼審查的好處
軟件團隊由廣泛的專業人員組成,從軟件工程師、數據科學家到項目經理和技術作家。在處理項目時,與其他團隊成員共享代碼很常見,跟蹤所有更改很重要。
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