能量

2024年 2月 5日
使用新的 NVIDIA AI 基礎模型生成代碼、回答查詢并翻譯文本
本周的 Model Monday 版本包含 NVIDIA 優化的代碼 Lama、Kosmos-2 和 SeamlessM4T,
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2024年 1月 30日
借助加速網絡實現數據中心現代化
加速網絡將 CPU、GPU、DPU(數據處理單元)或 SuperNIC 組合成加速計算結構,專門設計用于優化網絡工作負載。
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2024年 1月 30日
使用現已推出 Beta 版的 NVIDIA AI Workbench 來創建、共享和擴展企業 AI 工作流程
NVIDIA AI Workbench 現已進入測試階段,帶來了豐富的新功能,可簡化企業開發者創建、使用和共享 AI 和機器學習 (ML)…
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2024年 1月 8日
借助 NVIDIA RTX 系統為 Windows PC 上的 LLM 應用程序提供強效助力
大型語言模型 (LLM) 正在從根本上改變我們與計算機的交互方式。從互聯網搜索到辦公效率工具,這些模型正被整合到各種應用中。
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2024年 1月 8日
使用 NVIDIA TensorRT 加速的全新 Stable Diffusion 模型
在 CES 上, NVIDIA 分享道,SDXL Turbo、LCM-LoRA 和 Stable Video Diffusion 均由…
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2023年 12月 19日
2023 年最熱門的 NVIDIA 技術博客文章:生成式 AI、LLM、機器人開發和虛擬世界的突破
在 NVIDIA 激動人心的又一年即將結束之際,是時候回顧 2023 年 NVIDIA 技術博客中最熱門的案例了。 生成式 AI、
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2023年 11月 17日
掌握 LLM 技術:推理優化
通過堆疊 Transformer 層來創建大型模型,可以提高準確性、實現少量學習功能,并且在各種語言任務中實現近乎人類的性能。
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2023年 11月 14日
高性能計算的能效:平衡速度與可持續性
計算世界正處于巨變的邊緣。 對計算能力的需求,尤其是高性能計算 (HPC) 逐年增長,這也意味著能源消耗也在增長。然而,潛在的問題當然是,
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2023年 11月 13日
借助 NVIDIA Magnum IO 優化多節點 VASP 仿真的能效
對于大多數超級計算中心來說,計算 能效 已成為一個主要的決策標準。數據中心一旦建成,就能在現有的功率上限內運行,無需進行昂貴且耗時的改造。
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2023年 11月 13日
NVIDIA 深度學習培訓中心(DLI)推出科學與工程教學套件
從運輸和醫療健康到制造和金融,AI 正迅速成為各行各業不可或缺的一部分。AI 為聊天機器人、推薦系統、計算機視覺應用、
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2023年 11月 7日
開始使用適用于企業解決方案的大型語言模型
大型語言模型 (LLM)是在具有數千億參數的互聯網級數據集上進行訓練的深度學習算法。LLM 可以讀取、寫入、編碼、繪制和增強人類創造力,
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2023年 7月 11日
加速數據分析:使用 GPU 的機器學習 - 加速 pandas 和 Scikit 學習
本文是加速數據分析系列文章的一部分。 如果您想將您的機器學習( ML )項目的速度和可擴展性提升到新的水平,
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2023年 5月 28日
與 NVIDIA Jetson AGX Orin Industrial 攜手邁向工業級邊緣 AI 的未來
嵌入式邊緣人工智能通過將智能和實時處理引入最具挑戰性的環境,正在改變工業環境。邊緣人工智能越來越多地被用于農業、建筑、能源、航空航天、衛星、
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2023年 5月 1日
Exelon 使用網格基礎設施的合成數據生成來自動化無人機檢查
大多數無人機檢查仍然需要人工手動檢查視頻中的缺陷。如果沒有針對每一個可能的缺陷的大量標記數據庫,訓練計算機視覺模型來自動化檢查是很困難的。
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2023年 4月 28日
微軟和 TempoQuest 利用 AceCast 加速風能預測
準確的天氣建模對于公司正確預測可再生能源生產和規劃自然災害至關重要。僅在 2022 年,無效和未預測的天氣就造成了 7140 億美元的損失。
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