机器学习与人工智能

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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2024年 1月 24日

借助 NVIDIA AI 软件构建企业级 AI

在推出 ChatGPT 后，全球各地的企业开始意识到 AI 的优势和功能，并竞相将其应用到工作流程中。 随着这种采用的加速，
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2024年 1月 10日

借助 NVIDIA Maxine 体验实时音频和视频通信

我们的 NVIDIA Maxine 开发者平台通过为开发者和企业提供各种低代码实施方案，重新定义了视频会议和编辑。
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2023年 12月 19日

2023 年最热门的 NVIDIA 技术博客文章：生成式 AI、LLM、机器人开发和虚拟世界的突破

在 NVIDIA 激动人心的又一年即将结束之际，是时候回顾 2023 年 NVIDIA 技术博客中最热门的案例了。 生成式 AI、
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2023年 12月 15日

在 RAPIDS libcudf 中使用嵌入式数据类型简化 ETL 工作流程

嵌入式数据类型是一种表示列式数据中分层关系的便捷方式。它们经常用于 提取、转换、加载（ETL）在商业智能领域的工作负载、推荐系统、网络安全、
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2023年 12月 14日

生成式 AI 研究聚焦：揭开基于扩散的模型的神秘面纱

借助互联网级数据，AI 生成内容的计算需求显著增加，数据中心在数周或数月内全力运行单个模型，更不用说通常作为服务提供的高生成推理成本。
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2023年 11月 26日

借助 NVIDIA MONAI Cloud API 加速 3D 医学影像的 AI 工作流

AI 越来越多地用于改善医学成像，以进行健康筛查和风险评估。例如，医学影像分割可为肿瘤检测和治疗规划提供重要数据。然而，
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2023年 11月 15日

加强 LLM 应用安全性的最佳实践

大型语言模型 (LLM) 为几乎所有处理文本的应用程序提供了各种强大的增强功能。同时，它们也引入了新的风险，包括：
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2023年 10月 24日

使用 Spark RAPID ML 库中的新算法降低 Apache Spark ML 计算成本

Spark RAPID ML 是一个开源 Python 包，它可以使 NVIDIA GPU 加速 PySpark MLlib。
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2023年 10月 17日

借助 NVIDIA TensorRT，在 Stable Diffusion Web UI 中更快地生成图像

Stable Diffusion 是一款开源软件，生成式人工智能 基于图像的模型，使用户能够生成包含简单文本描述的图像。
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2023年 10月 13日

借助 GPU-CPU 融合大规模增强图形分析，实现 100 倍性能

图形是许多现代数据和分析功能的基础，可在不同的数据资产中查找人、地点、事物、事件和位置之间的关系。根据一项研究，到 2025 年，
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2023年 10月 4日

分析机器学习研究代码的安全性

我们的 NVIDIA AI 红队 专注于在数据、科学和 AI 生态系统中扩展安全开发实践。我们参与 开源安全倡议，发布 工具，
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2023年 10月 2日

加速向量搜索：RAPIDS RAFT IVF-Flat 近似算法

执行详尽的精确 k 最近邻 (kNN) 搜索，也称为暴力搜索，成本高昂，并且它不能很好地扩展到更大的数据集。在向量搜索期间，
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2023年 9月 11日

加速矢量搜索：微调 GPU 索引算法

这个 系列的第一篇文章 介绍了矢量搜索索引，解释了它们在实现广泛的重要应用中所起的作用，并使用了 RAFT 库。 在这篇文章中，
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2023年 8月 30日

如何使用 NVIDIA Triton 和 Redis 构建分布式推理缓存

缓存与数组、符号或字符串一样是计算的基础。整个堆栈中的各种缓存层在您的 CPU 上挂起时保存来自内存的指令。
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2023年 8月 8日

使用 NVIDIA AI Workbench 无缝开发和部署可扩展的生成式 AI 模型

开发自定义 生成式人工智能 模型和应用程序是一段旅程，而不仅仅是一个目标。这个过程从选择一个预训练的模型开始，例如 大语言模型，
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