人工智能/深度学习

NGC 上的最新信息:安全报告、 PyTorch 、 TensorFlow 、 HPC 等的最新容器

NVIDIA NGC 目录 是 GPU 优化的深度学习、机器学习和 HPC 应用的中心。通过高性能软件 containers预训练模型 、特定于行业的 SDK 和 Jupyter Notebooks ,这些内容有助于简化和加速端到端工作流。

帮助您简化工作流程并在 NGC 上更快地构建解决方案的新功能、软件和更新包括:

模特恢复

NGC 目录提供了最先进的预训练模型,可以帮助您更快地构建定制模型,只需训练数据的一小部分。

现在,每个模型都附带了一份简历,其中提供了有关模型体系结构、培训参数、培训数据集、性能和限制的信息,以帮助您在下载模型之前做出明智的决策。它们还包括如何使用该模型的说明,以便您可以专注于人工智能开发。

观看演示视频,探索 models 在零售、医疗保健、智能城市和制造业等各个行业的语音和计算机视觉等应用。

容器安全扫描报告

NGC 目录中的所有容器图像都会被扫描以查找 CVE 、恶意软件、加密密钥、开放端口等。

现在,这些容器附带了一份安全扫描报告,该报告提供了该图像的安全等级、按包划分的 CVE 严重程度,以及指向 CVE 详细信息的链接。

扫描报告可在最新和以前版本的图像上获得,并且每 30 天扫描一次整个 NGC 目录。如果您使用的是具有高或严重性的旧版本,扫描报告将标记漏洞并建议补救措施。

查看演示视频了解更多详细信息,并探索用于深度学习、机器学习和 HPC 的应用程序 containers

TAO 工具包

最新版本的 TAO 工具包 现在可以下载。 TAO 工具包是一个 CLI 和基于 Jupyter 笔记本的 TAO 版本,它汇集了几个新功能,帮助您加快模型创建过程。

主要亮点包括:

深度学习软件

最流行的培训和推理深度学习框架每月更新一次。拉取以下内容的最新版本( v22.01 ):

M-Star CFD

M-Star CFD 是一个多物理建模软件包,用于模拟流体流动、传热、物种传输、化学反应、粒子传输和刚体动力学。

M-Star CFD 包含 M-Star Build (用于准备模型和指定仿真参数)、 M-Star Solve (用于运行仿真)和 M-Star Post (用于渲染和绘制数据)

HPC 应用

NGC 目录中还提供了流行 HPC 应用程序的最新版本。

访问 NGC catalog 了解 GPU 优化软件如何帮助简化工作流程和加快解决方案时间。

 

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