教程
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 TensorRT-LLM 和 NVIDIA Triton 推理服务器提升 Meta Llama 3 性能
我们很高兴地宣布支持 Meta Llama 3 系列车型,通过 NVIDIA TensorRT LLM 加速和优化 LLM 推理性能。
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2024年 4月 19日
测量多流工作负载的 GPU 占用率
随着新一代产品的推出, NVIDIA GPU 的性能也变得越来越强大。这种提升通常有两种形式。每个流多处理器 (SM) (GPU 的主力)…
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2024年 4月 18日
借助 NVIDIA NeMo Parakeet ASR 模型突破语音识别的界限
NVIDIA NeMo Parakeet 是一个端到端平台,用于在任何地方(任何云端和本地)大规模开发多模态生成式 AI 模型,
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2024年 4月 18日
NVIDIA NeMo Canary 模型的语音识别和翻译新标准
NVIDIA NeMo 是一种端到端平台,用于开发和部署多模态 生成式 AI 模型。它可以随时随地进行大规模模型部署。
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2024年 4月 2日
使用 NVIDIA TensorRT-LLM 调整和部署 LoRA LLM
大型语言模型 (LLM) 可以从大量文本中学习,并为各种任务和领域生成流畅、一致的文本,从而彻底改变自然语言处理 (NLP)。然而,
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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 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 8日
WholeGraph 存储:优化图形神经网络的内存和检索
图形神经网络 (GNN) 彻底改变了图形结构数据的机器学习。与传统神经网络不同,GNN 擅长捕捉图形中的复杂关系,
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2024年 3月 7日
简化 Cumulus Linux 迁移
软件的主要版本之间的迁移可能会对基础设施管理团队带来几个挑战: 这些挑战可能会阻碍用户采用新版本,因此他们将错过更新、更强大的功能。
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2024年 3月 7日
在 NVIDIA AI 推理平台上使用 Stable Diffusion XL 生成令人惊叹的图像
扩散模型正在各行各业中改变创意工作流程。这些模型通过采用降噪扩散技术,将随机噪声逐步塑造为 AI 生成的艺术,
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2024年 3月 7日
NVIDIA TensorRT 通过 8 位预训练量化将 Stable Diffusion 的速度提升近 2 倍
在生成式 AI 的动态领域,扩散模型脱颖而出,成为使用文本提示生成高质量图像的功能强大的架构 .
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2024年 3月 6日
如何使用 ISO C++ 标准并行性加速量化金融
量化金融库是一种软件包,包含适用于量化投资环境的数学、统计和最近的机器学习模型。它们包含一系列功能,通常为专有功能,用于支持评估、风险管理、
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2024年 3月 6日
在 NVIDIA AI 推理平台上使用 Stable Diffusion XL 生成令人惊叹的图像
扩散模型正在各行各业中改变创意工作流程。这些模型通过采用降噪扩散技术,将随机噪声逐步塑造为 AI 生成的艺术,
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2024年 2月 26日
驱动程序级别的光线追踪验证
对于使用 Microsoft DirectX 光线追踪应用程序的开发者而言,光线追踪验证可帮助您提高性能、发现难以调试的问题和崩溃的根本原因。
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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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