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2024年 7月 29日

使用 NVIDIA NIM 和 NVIDIA VIA 微服務構建 VLM 驅動的視覺 AI 代理

傳統的視頻分析應用程序及其開發工作流通常基于固定功能且受限的模型構建，這些模型旨在僅檢測和識別一組選定的預定義對象。 借助生成式 AI、
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2024年 7月 10日

利用合成數據微調 AI 模型提升多攝像頭跟蹤精度

針對特定用例的大規模合成數據在現實世界的計算機視覺和 AI 工作流程中變得越來越重要。這是因為數字孿生是一種強大的方式，可以為工廠、
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2024年 6月 24日

NVIDIA Metropolis Microservices 和 NVIDIA Isaac Sim 的實時視覺 AI 從數字孿生到云原生部署

隨著視覺人工智能復雜性的增加，精簡的部署解決方案對優化空間和流程至關重要。NVIDIA 通過 NVIDIA Metropolis AI…
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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 6月 10日

聚焦：思科借助 NVIDIA BlueField-3 DPU 提高工作負載安全性和運營效率

隨著網絡攻擊變得越來越復雜，組織必須不斷采用先進的解決方案來保護其關鍵資產。其中一種解決方案是Cisco Secure Workload，
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2024年 6月 5日

在 NVIDIA Holoscan SDK 中 構建集成 OpenCV 的零拷貝 AI 傳感器處理流程

NVIDIA Holoscan 是 NVIDIA 的多模態實時 AI 傳感器處理平臺，旨在幫助開發者構建端到端傳感器處理流程。
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2024年 6月 4日

借助 NVIDIA JetPack 6.0 助力邊緣云原生微服務，現已正式發布

NVIDIA JetPack SDK 為 NVIDIA Jetson 模組提供支持，為構建端到端加速的人工智能應用提供全面的解決方案。
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2024年 6月 2日

NVIDIA IGX 平臺上的生產就緒型企業級軟件，支持 NVIDIA RTX 6000 ADA 等

實時邊緣 AI 對于醫療、工業和科學計算至關重要，因為這些任務關鍵型應用程序需要即時數據處理、低延遲和高可靠性，以確保及時準確的決策。
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2024年 6月 2日

利用多攝像頭追蹤工作流程優化大型空間的流程

倉庫、工廠、體育場和機場等大片區域通常由數百個攝像頭進行監控，以提高安全性并優化運營。通過這些攝像頭準確跟蹤物體和測量活動稱為多攝像頭跟蹤，
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2024年 5月 29日

生成式 AI 智能體開發者競賽：入門技巧

參加我們將于 6 月 17 日結束的比賽，使用前沿技術展示您的創新成果：由生成式 AI 驅動的應用程序，
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2024年 5月 14日

NVIDIA DeepStream 7.0 里程碑式發布，用于下一代視覺 AI 開發

NVIDIA DeepStream 是一個功能強大的 SDK，可以解鎖 GPU 加速的構建塊，以構建端到端的視覺 AI 管道。
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2024年 5月 8日

在 NVIDIA DeepStream 中使用單視圖 3D 跟蹤緩解視覺感知障礙

當涉及到智能視頻分析（IVA）應用程序（如交通監控、倉庫安全和零售購物者分析）的感知時，最大的挑戰之一是閉塞。例如，
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2024年 5月 8日

NVIDIA TensorRT 模型優化器加速生成人工智能推理性能，現已公開

在快速發展的環境中，生成人工智能的發展對加速推理速度的需求仍然是一個緊迫的問題。隨著模型規模和復雜性的指數級增長，
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2024年 4月 22日

Mistral Large 和 Mixtral 8x22B LLM 現已由 NVIDIA NIM 和 NVIDIA API 提供支持

本周發布的模型包括兩個新的 NVIDIA AI 基礎模型：Mistral Large 和 Mixtral 8x22B。
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2024年 3月 27日

借助 NVIDIA NeMo Evaluator 簡化 LLM 的準確性評估

大型語言模型 (LLM) 從處理復雜的編碼任務到創作引人入勝的故事，再到翻譯自然語言，已展示出非凡的功能。企業正在定制這些模型，
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2024年 3月 21日

重新思考如何訓練 Diffusion 模型

在探索了擴散模型采樣、參數化和訓練的基礎知識之后，我們的團隊開始研究這些網絡架構的內部結構。請參考 生成式 AI 研究聚焦：
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