Optimization

2023年 4月 5日

通過 AI 的全棧優化在 MLPerf 推理 v3.0 中創下新紀錄

目前最令人興奮的計算應用程序依賴于在復雜的人工智能模型上進行訓練和運行推理，通常是在要求苛刻的實時部署場景中。需要高性能、
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2023年 3月 22日

使用 RAPIDS RAFT 進行機器學習和數據分析的可重用計算模式

在許多數據分析和機器學習算法中，計算瓶頸往往來自控制端到端性能的一小部分步驟。這些步驟的可重用解決方案通常需要低級別的基元，
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2023年 2月 8日

基于 NVIDIA 的 PC 的端到端 AI ： ONNX Runtime 中的 CUDA 和 TensorRT 執行提供程序

這篇文章是 optimizing end-to-end AI 系列文章的第四篇。 有關更多信息，請參閱以下帖子：
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2023年 1月 25日

關于擴展 AI 訓練和推理存儲的提示

GPU 在擴展 AI 方面有許多好處，從更快的模型訓練到 GPU 加速的欺詐檢測。在規劃 AI 模型和部署應用程序時，必須考慮可擴展性挑戰，
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2022年 12月 15日

工作站端到端 AI ：優化簡介

這篇文章是優化工作站端到端人工智能系列文章的第一篇。有關更多信息，請參見第 2 部分， 工作站端到端 AI ： 使用 ONNX 轉換 AI…
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2022年 12月 15日

工作站端到端 AI ：使用 ONNX 轉換 AI 模型

這篇文章是優化工作站端到端人工智能系列文章的第二篇。有關更多信息，請參見第 1 部分， 工作站端到端 AI ： 優化簡介 和第 3 部分，
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2022年 12月 15日

工作站端到端 AI ： ONNX 運行時和優化

這篇文章是優化工作站端到端人工智能系列文章的第三篇。有關更多信息，請參見第 1 部分， 工作站端到端 AI ：優化簡介 和第 2 部分，
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2022年 6月 27日

通過 GPU 內存訪問調整提高應用程序性能

NVIDIA GPU 具有強大的計算能力，通常需要高速傳輸數據才能部署這種能力。原則上，這是可能的，因為 GPU 也有很高的內存帶寬，
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2022年 5月 27日

使用 GPUDirect 存儲和 RAPIDS cuDF 提高數據攝取吞吐量

如果您從事數據分析工作，您就會知道數據攝取通常是數據預處理工作流的瓶頸。由于數據量大且常用格式復雜，
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2022年 5月 27日

使用 NVIDIA cuDF API 中最新的 UDF 增強功能更快地原型制作

在過去的幾個版本中， NVIDIA cuDF 團隊為用戶定義函數（ UDF ）添加了幾個新特性，這些特性可以簡化開發過程，同時提高總體性能。
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