Machine Learning and AI
2022年 11月 30日
自动驾驶的最优 AI 推理流水线设计
自动驾驶汽车必须能够快速准确地检测物体,以确保其驾驶员和道路上其他驾驶员的安全。由于自动驾驶( AD )和视觉检查用例中对实时处理的需求,
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2022年 11月 9日
领先的 MLPerf Training 2.1 ,具有针对 AI 的全栈优化
MLCommons 开发的 MLPerf 基准是组织衡量其机器学习模型跨工作负载培训性能的关键评估工具。
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2022年 10月 19日
使用 NVIDIA RAPIDS cuML 实现 100 倍更快的单电池模式预测
单细胞测量技术发展迅速,彻底改变了生命科学。我们已经从测量几十个细胞扩展到数百万个细胞,从一种模式扩展到多个高维模式。
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2022年 10月 19日
自主移动机器人的开源车队管理工具
在 ROSCon 2022 上, NVIDIA 发布了最新的 Isaac ROS 软件版本 Developer Preview ( DP )…
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2022年 9月 22日
利用一个开发工具包的强大功能为所有六个 NVIDIA Jetson Orin 模块开发
随着本周在 GTC 的 Jetson Orin Nano 发表 推出,整个 Jetson Orin 模块阵容现已揭晓。
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2022年 9月 21日
使用 NVIDIA Jetson Orin Nano 解决入门级边缘人工智能挑战
2022 年 GTC , NVIDIA 宣布 Jetson Orin Nano 系列系统模块( SoM )。
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2022年 9月 21日
使用 NVIDIA Triton 解决人工智能推断挑战
在生产中部署 AI 模型以满足 AI 驱动应用程序的性能和可扩展性要求,同时保持低基础设施成本是一项艰巨的任务。
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2022年 8月 31日
NVIDIA Merlin Distributed-Embeddings轻松快速训练TB 级推荐模型
Embedding在深度学习推荐模型中起着关键作用。它们被用于将输入数据中的离散特征映射到向量,以便下游的神经网络进行处理。
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2022年 7月 1日
使用加速 WEKA 加速机器学习模型
近年来,建筑业和 采用机器学习 ( ML )工具。使用 GPU 加速计算日益密集的模型已成为一个突出的趋势。 为了增加用户访问,
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2022年 5月 26日
使用 BenchBot 和 NVIDIA ISAAC Sim 简化机器人技术
机器人学的研究充满了令人兴奋和有趣的问题,但也有一些令人沮丧的问题,如传感器校准、构建转换树、管理分布式系统以及调试脆弱系统中的奇异故障。
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2022年 4月 26日
改进扩散模型以替代 GANs ,第 2 部分
这是 NVIDIA 研究人员如何改进和加速扩散模型采样的系列文章的一部分,扩散模型是一种新的、强大的生成模型。
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2021年 10月 7日
利用 NVIDIA DALI 实现快速数据预处理
这篇文章是对之前文章的更新. 深度学习模型需要使用大量数据进行培训,以获得准确的结果。由于各种原因,例如不同的存储格式、压缩、数据格式和大小,
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