Libraries – NVIDIA 技術博客
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Thu, 04 Aug 2022 02:36:14 +0000
zh-CN
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使用 NVIDIA Kaolin Wisp 研究神經場
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/research-neural-fields-your-way-with-nvidia-kaolin-wisp/
Wed, 03 Aug 2022 02:31:00 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4762
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研究 神經場 近年來，它已成為計算機圖形學和計算機視覺領域的一個日益熱門的話題。通過使用將坐標作為輸入并在該位置輸出相應數據的神經網絡，神經場可以表示形狀、外觀、運動和其他物理量等 3D 數據。 這些表示已被證明在生成建模和三維重建等各種應用中非常有用。 NVIDIA 項目，如： NGLOD, GANcraft, NeRF-Tex, EG3D, Instant-NGP 和 可變比特率神經場 ，正在以各種方式推進神經領域、計算機圖形學和計算機視覺領域的最新技術。 神經領域的研究進展迅速，這意味著標準和軟件往往落后。實現差異可能導致質量指標和性能的巨大差異。新項目的啟動成本可能相當高，因為神經場的組成部分越來越復雜。研究小組之間的工作經常重復——例如，創建整個交互式應用程序來可視化神經場輸出。 一個重要的里程碑是： NVIDIA Instant NGP ，
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4762
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使用 NVIDIA 數學庫加速 GPU 應用程序
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/accelerating-gpu-applications-with-nvidia-math-libraries/
Tue, 26 Jul 2022 06:05:00 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4694
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加速 GPU 應用程序的主要方法有三種：編譯器指令、編程語言和預編程庫。編譯器指令，例如 OpenACC a 允許您順利地將代碼移植到 GPU 以使用基于指令的編程模型進行加速。雖然它易于使用，但在某些情況下可能無法提供最佳性能。 編程語言，例如 CUDA C 和 C ++ 在加速應用程序時為您提供更大的靈活性，但用戶也有責任編寫代碼，利用新的硬件功能在最新的硬件上實現最佳性能。這就是預編程庫填補空白的地方。 除了增強代碼的可重用性外，還可以使用 NVIDIA 數學庫 優化以充分利用 GPU 硬件，獲得最大的性能增益。如果您正在尋找一種簡單的方法來加速應用程序，請繼續閱讀，了解如何使用庫來提高應用程序的性能。 NVIDIA 數學庫，作為 CUDA 工具包 和 高性能計算（ HPC ）軟件開發工具包（ SDK ） ，提供各種計算密集型應用程序中遇到的函數的高質量實現。
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