open source – NVIDIA 技術博客 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog 閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。 Thu, 10 Nov 2022 05:05:45 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 隨著 NVIDIA PhysX 5 的發布,開源仿真得以擴展 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/open-source-simulation-expands-with-nvidia-physx-5-release/ Tue, 08 Nov 2022 03:31:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=5655 Continued]]> NVIDIA PhysX 5 SDK 的最新版本現在可在與 NVIDIA PhysX 4 相同的開源許可條款下使用,以幫助在全球行業中擴展模擬工作流和應用程序。您可以在 NVIDIA-Omniverse/PhysX GitHub 存儲庫中找到這個備受期待的更新。 PhysX 是一項長期的 GameWorks 技術,已成為 NVIDIA Omniverse 的主要物理引擎和關鍵基礎技術支柱。它是一個強大的模擬引擎,目前被行業領導者用于機器人、深度強化學習、自動駕駛、工廠自動化和視覺效果。對于下一代機器人應用,它將以模擬和測試自主機器所需的實時速度實現高保真仿真。 Open 3D 基金會執行董事兼 Linux 基金會數字媒體和游戲總經理 Royal O ‘ Brien 表示:“擁有一個功能強大、開源的物理工具,如 NVIDIA 的新 PhysX 5 庫,

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任何人都可以通過 NVIDIA Omniverse 的新測試版構建元宇宙應用程序 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/anyone-can-build-metaverse-applications-with-new-beta-release-of-nvidia-omniverse/ Tue, 08 Nov 2022 03:28:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=5652 Continued]]> NVIDIA Omniverse 的新 beta 版現已推出,并對核心參考應用程序和工具進行了重大更新,供開發人員 創作者 和希望構建 元宇宙 應用程序的新手使用。 Omniverse 平臺的每一個核心組件都已更新s,以使其更快、更易訪問、更靈活地用于跨應用程序的協作工作流。這些更新使任何背景的開發人員能夠在任何地方輕松構建他們的自定義應用程序、連接和擴展。了解有關如何 在 NVIDIA Omniverse上開發 的更多信息。 由于支持新的 NVIDIA Ada Generation GPUs 和 NVIDIA 模擬技術的進步,這一新的測試版側重于最大化從多個第三方應用程序攝取大型復雜場景的便利性,以及最大化實時渲染、路徑跟蹤和物理模擬。 Omniverse Nucleus 是 NVIDIA Omniverse 的中央數據庫和協作引擎,

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NVIDIA 宣布完全開源的材質定義語言,以簡化圖形管道 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/nvidia-announces-full-open-source-of-material-definition-language-to-streamline-graphics-pipelines/ Tue, 09 Aug 2022 05:34:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4841 Continued]]> NVIDIA 在 SIGGRAPH 2022 宣布全面開源材料定義語言( MDL ) – 包括 MDL 蒸餾器和 GLSL 后端技術,以進一步擴展 MDL 生態系統。 為材質和渲染模擬構建世界上最精確和可擴展的模型是一項持續的工作,需要靈活性和適應性。 MDL 是 NVIDIA 對渲染器算法不可知的材質定義的愿景,用于材質交換。 MDL 從當前的筒倉中解鎖材料表示,允許它們遍歷軟件生態系統。它可以通過降低材料復雜性來提高性能,用于定義復雜、物理精確的材料。 NVIDIA 正在開源 MDL 蒸餾器,為各種渲染器提供一流的 MDL 支持實現。作為 MDL SDK 和語言的配套技術, Distiller 是一個全自動解決方案,可將所有 MDL 材質簡化為更簡單渲染器的簡化材質模型。作為渲染器開發人員,您現在可以提供相應的 MDL 蒸餾器規則,

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使用加速 WEKA 加速機器學習模型 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/speed-up-machine-learning-models-with-accelerated-weka/ Fri, 01 Jul 2022 07:36:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4525 Continued]]> 近年來,建筑業和 采用機器學習 ( ML )工具。使用 GPU 加速計算日益密集的模型已成為一個突出的趨勢。 為了增加用戶訪問,加速 WEKA 項目通過集成開源 RAPIDS 庫,為在知名的 WEKA 算法中使用 GPU 提供了一個可訪問的入口點。 在這篇文章中,我們將向您介紹加速 WEKA ,并學習如何使用 WEKA 軟件利用圖形用戶界面( GUI )的 GPU 加速算法。這種 Java 開源替代方案適合于從不同環境或包中尋找各種 ML 算法的初學者。 加速 WEKA 將 WEKA 軟件(一種著名的開源 Java 軟件)與利用 GPU 縮短 ML 算法執行時間的新技術相結合。針對沒有系統配置和編碼專業知識的用戶,它有兩個好處:易于安裝和指導 ML 任務的配置和執行的 GUI 。 加速 WEKA 是一個可用于 WEKA 的軟件包集合,

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