数据科学
2024年 5月 14日
Databricks 上的 RAPIDS: GPU 加速数据处理指南
在当今数据驱动的环境中,最大限度地提高数据处理和分析的性能和效率至关重要。虽然许多 Databricks 用户熟悉使用 GPU…
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2024年 5月 14日
RAPID cuDF 在 Google Colab 上瞬间加速 pandas 达 50 倍
在谷歌 I/O’24 上,谷歌人工智能倡导主管 Laurence Moroney 宣布:RAPID cuDF 现已集成到 Google…
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2024年 5月 9日
革命性的图形分析: NVIDIA cuGraph 加速的下一代架构
在我们的 先前的图分析探索 中,我们使用 NVIDIA cuGraph 揭示了 GPU-CPU 融合的变革力量。基于这些见解,
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2024年 5月 7日
用 AI 增强 Linux 审计日志中的异常检测
在网络安全领域,快速准确地识别威胁对现代企业的成功至关重要。Linux 审计日志记录系统活动,
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2024年 4月 29日
NVIDIA GTC 2024 的顶级数据科学会议现已按需提供
在 GTC 2024 上, NVIDIA 的专家和我们的合作伙伴分享了有关 GPU 加速工具、优化和数据科学家最佳实践的见解。
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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 22日
借助 NVIDIA AI 基础模型 VISTA-2D 推进细胞分割和形态分析
基因组学研究人员使用不同的测序技术来更好地理解生物系统,包括单细胞和空间组学。与从细胞层面查看数据的单细胞不同,空间组学考虑了数据的位置,
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2024年 4月 17日
使用 GPU 加速的 nvImageCodec 推进医学影像解码
本文将深入分析 DICOM 医学影像的解码功能。AWS HealthImaging 利用 NVIDIA 的 nvJPEG2000 库…
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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 3月 27日
借助 NVIDIA NeMo Curator 扩展和整理用于 LLM 训练的高质量数据集
大型语言模型 (LLM) 是提高运营效率和推动创新的强大工具。NVIDIA NeMo 微服务 旨在简化构建和部署模型的流程。
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2024年 3月 27日
高效的 CUDA 调试:将 NVIDIA Compute Sanitizer 与 NVIDIA 工具扩展程序结合使用并创建自定义工具
NVIDIA Compute Sanitizer 是一款功能强大的工具,可以节省时间和精力,同时提高 CUDA 应用程序的可靠性和性能。
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2024年 3月 21日
加速 AI 开发: NVIDIA AI Workbench 正式发布
NVIDIA AI Workbench 是面向 AI 和 ML 开发者的工具包。现在已正式推出 免费下载。它具有自动化功能,
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2024年 3月 20日
突破性的 NVIDIA cuOpt 算法将路线优化解决方案的速度提高 100 倍
NVIDIA cuOpt 是一个加速优化引擎,专为解决复杂的路线规划问题而设计。它能够高效地处理各种问题,包括但不限于:休息和等待时间、
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2024年 3月 19日
借助 GPU 加速和生成式 AI 加速多组分析
NVIDIA Parabricks v4.3 在 NVIDIA GTC 2024 上发布,引入了新的工具和工作流程,
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2024年 3月 18日
如何通过四个步骤将 RAG 应用程序从试点阶段转变为生产阶段
生成式 AI 具有改变各个行业的巨大潜力。人类工作者已经开始使用 大型语言模型(LLM) 来解释、推理和解决复杂的认知任务。
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2024年 3月 18日
RAPIDS cuDF 可将 pandas 加速近 150 倍,且无需更改代码
在 NVIDIA GTC 2024 上,我们宣布 RAPIDS cuDF 现在可以为 950 万 Pandas 用户带来 GPU 加速,
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