DGX

2024年 4月 26日

使用张量并行技术进行自动驾驶感知模型训练

由于采用了多摄像头输入和深度卷积骨干网络，用于训练自动驾驶感知模型的 GPU 内存占用很大。
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2024年 4月 23日

借助 Union.ai 和 NVIDIA DGX 云实现 AI 工作流程的大众化

GPU 最初专用于在电子游戏中渲染 3D 图形，主要用于加速线性代数计算。如今，GPU 已成为 AI 革命的关键组成部分之一。 现在，
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2024年 4月 3日

使用 WholeGraph 优化图形神经网络的内存和检索，第 2 部分

大规模图形神经网络 (GNN) 训练带来了艰巨的挑战，特别是在图形数据的规模和复杂性方面。这些挑战不仅涉及神经网络的正向和反向计算的典型问题，
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2024年 2月 26日

使用边缘计算和视频分析检测实时废弃物污染

在过去的几十年里，随着经济发展和城市化进程的推进，废弃物产生率呈上升趋势。废弃物生产量的增加给全球政府带来了巨大的挑战，
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2024年 1月 30日

使用现已推出 Beta 版的 NVIDIA AI Workbench 来创建、共享和扩展企业 AI 工作流程

NVIDIA AI Workbench 现已进入测试阶段，带来了丰富的新功能，可简化企业开发者创建、使用和共享 AI 和机器学习 (ML)…
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2023年 4月 18日

NVIDIA DGX 云与 Oracle 云基础架构上的高性能存储

加速计算的惊人进步是由数据推动的。对于希望在当前快节奏的数字环境中保持领先的企业来说，数据在加速人工智能工作负载方面的作用至关重要。
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2023年 3月 27日

AutoDMP 利用 AI 和 GPU 优化芯片设计的宏布局

大多数现代数字芯片以存储块或模拟块的形式集成大量宏，如时钟生成器。这些宏通常比标准单元大得多，
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2023年 3月 20日

在 NVIDIA Base 指挥平台上设计具有灵活工作流的数字孪生

NVIDIA Base Command Platform 提供了自信地开发复杂软件的能力，这些软件符合科学计算工作流程所需的性能标准。
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2023年 3月 8日

通过 MLOps 和 NVIDIA 合作伙伴生态系统扩展 AI

人工智能正在影响着每一个行业，从改善客户服务和简化供应链到加速癌症研究。当企业投资人工智能以保持领先于竞争时，
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2022年 12月 6日

使用 NVIDIA Base 命令平台简化 AI 开发

NVIDIA Base Command Platform 为 AI 应用程序提供直观、功能齐全的开发体验。
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2022年 8月 22日

应用语言模型技术创作人工智能音乐

诸如 NVIDIA Megatron LM 和 OpenAI GPT-2 和 GPT-3 等语言模型已被用于提高人类生产力和创造力。具体而言，
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2022年 7月 12日

采用 P-Tuning 解决非英语下游任务

随着对预训练大型语言模型（ LLM ）权重访问需求的增加，围绕 LLM 共享的环境正在发生变化。最近，
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2022年 6月 30日

为 NVIDIA MLPerf Training v2.0 性能提供动力的全堆栈优化

MLPerf benchmarks 由工业界、学术界和研究实验室的人工智能领导者组成的联盟开发，旨在提供标准、公平和有用的深度学习性能测量。
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2022年 5月 25日

使用 NVIDIA DGX SuperPOD 训练最先进的 ImageNet-1K 视觉 Transformer 模型

最近的研究表明，在语义分割和目标检测等计算机视觉任务中，大型 transformer 模型可以实现或提高 SOTA 。然而，
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2022年 5月 19日

NVIDIA DGX A100 助力百图生科构建独特的生物计算引擎

本案例中通过 NVIDIA DGX A100 80GB 和 NVIDIA 网络交换机，百图生科构建了独特的生物计算引擎，建立高质量、
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2022年 3月 1日

使用最新的由 NVIDIA 驱动的实例，在云端节省时间和金钱

人工智能正在改变每一个行业，实现传统软件无法实现的强大的新应用程序和用例。随着人工智能的不断扩散，以及人工智能模型的规模和复杂性的不断增加，
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