Intermediate Technical
2024년 4월 26일
NVIDIA AI Enterprise IGX를 통해 엣지에서 중요 업무용 AI 지원
NVIDIA SDK는 스마트 시티, 의료, 로보틱스를 아우르는 다양한 사용 사례에서 AI 애플리케이션을 가속하는 데 중요한 역할을 해왔습니다.
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2024년 4월 3일
수조 개의 파라미터 LLM 트레이닝 및 실시간 추론을 제공하는 NVIDIA GB200 NVL72
조 단위 매개변수 모델에 대해 흥미로운 점은 오늘날 많은 사용 사례가 있으며, 아래과 같은 작업의 용량이 증가할 수 있다는 점이며 최근 관심이…
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2024년 3월 15일
LLM 아키텍처에 Mixture of Experts(MoE)를 활용하기
Mixture of Experts(MoE) 거대 언어 모델(LLM) 아키텍처는 최근 GPT-4와 같은 독점 LLM은 물론 Mixtral 8x7B의…
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2024년 3월 12일
8-bit 포스트 트레이닝 양자화로 안정적인 확산을 2배 더 빠르게 가속화하는 NVIDIA TensorRT
생성형 AI의 동적 영역에서 확산 모델은 텍스트 프롬프트가 포함된 고품질 이미지를 생성하기 위한 가장 강력한 아키텍처로 각광받고 있습니다.
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2024년 3월 8일
NVIDIA AI 추론 플랫폼에서 안정적인 Diffusion XL로 멋진 이미지 생성하기
확산 모델은 산업 전반의 크리에이티브 워크플로우를 혁신하고 있습니다. 이 모델은 노이즈 제거 확산 기술을 통해 무작위 노이즈를 반복적으로 AI 기반…
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2024년 2월 1일
NVIDIA Metropolis 마이크로서비스 및 API를 사용하여 엣지에서 비전 AI 애플리케이션 구축
NVIDIA Metropolis 마이크로서비스는 비전 AI 애플리케이션 및 솔루션 개발을 위한 강력하고 사용자 정의 가능한 클라우드 네이티브 API…
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2024년 1월 26일
Jetson용 NVIDIA Metropolis 마이크로서비스로 엣지에 생성형 AI 구현하기
Jetson용 NVIDIA Metropolis 마이크로서비스는 최신 AI 접근 방식을 사용하면서 프로덕션 품질의 비전 AI 애플리케이션을 빠르게…
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2024년 1월 12일
NVIDIA ACE 마이크로서비스로 실제와 같은 디지털 아바타 구축하기
생성형 AI 기술은 게임 제작 및 플레이 방식을 혁신하고 있습니다. 게임 개발자들은 이러한 기술을 통해 콘텐츠 파이프라인을 가속화하고 이전에는…
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2024년 1월 3일
RAG 101: 검색 증강 생성 파이프라인의 이해
거대 언어 모델(LLM)은 인간과 유사한 반응을 이해하고 생성하는 전례 없는 기능으로 전 세계에 깊은 인상을 남겼습니다. 채팅 기능은 사람과 대규모…
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2023년 11월 1일
합성 데이터를 사용하여 창고 팔레트 잭을 감지하도록 자율 모바일 로봇을 훈련하는 방법
합성 데이터는 자율 모바일 로봇(AMR)에 배포되는 인식 AI 모델을 학습할 때 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이 프로세스는 제조업에서 점점 더…
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2023년 10월 27일
NVIDIA Isaac 플랫폼의 고급 시뮬레이션 및 인식 도구로 AI 지원 로봇 공학 가속화
NVIDIA는 오늘 ROSCon 2023에서 NVIDIA Isaac 로보틱스 플랫폼에 대한 주요 업데이트를 발표했습니다. 이 플랫폼은 전 세계 로봇…
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2023년 10월 4일
합성 데이터로 육안 검사를 위한 물체 감지 모델을 훈련하는 방법
AI는 산업용 육안 검사를 빠르게 변화시키고 있습니다. 공장 환경에서는 조립 중 결함이나 누락 또는 잘못된 부품을 감지하는 등 다양한 문제에 육안…
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2023년 9월 6일
NVIDIA Jetson으로 하드웨어 인 더 루프에서 로봇 설계하기
하드웨어 인 더 루프(HIL) 테스트는 로봇 공학 및 컴퓨터 비전을 포함한 복잡한 시스템의 성능을 검증하고 확인하는 데 사용되는 강력한 도구입니다.
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2023년 7월 19일
MONAI 및 RAPIDS를 통한 실시간 전체 슬라이드 이미지 분석
디지털 병리 슬라이드 스캐너는 방대한 이미지를 생성합니다. 유리 슬라이드는 일반적으로 40배율로 스캔되어 기가픽셀 이미지가 생성됩니다.
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2023년 6월 2일
NVIDIA Isaac Sim, ROS 및 Nimbus를 통한 멀티 로봇 환경 개발
점점 더 많은 자율 로봇이 실제 시나리오에 배포되면서 충실도가 높은 멀티 로봇 시뮬레이션 환경에 대한 필요성이 빠르게 증가하고 있습니다.
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