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標(biāo)簽 > nvidia
NVIDIA是(NVIDIA Corporation,NASDAQ:NVDA,官方中文名稱英偉達(dá))的簡(jiǎn)稱,是一家以設(shè)計(jì)智核芯片組為主的無(wú)晶圓(Fabless)IC半導(dǎo)體公司,公司創(chuàng)立于1993年1月,總部位于美國(guó)加利福尼亞州圣克拉拉市。
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NetQ 4.1.0結(jié)構(gòu)范圍內(nèi)的延遲和緩沖區(qū)占用分析
NetQ 4.1.0 除了電子郵件、 syslog 、 PagerDuty 和 Slack 事件通知分發(fā)選項(xiàng)外,還引入了對(duì)通用 webhook 通知...
如何在CUDA C/C++中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸和其他操作的重疊
CUDA 中的 stream 是按照主機(jī)代碼發(fā)出的順序在設(shè)備上執(zhí)行的操作序列。雖然流中的操作被保證按規(guī)定的順序執(zhí)行,但是不同流中的操作可以被交錯(cuò),并...
如何有效地從內(nèi)核中訪問(wèn)設(shè)備的全局內(nèi)存
當(dāng)訪問(wèn)多維數(shù)組時(shí),線程通常需要索引數(shù)組的更高維,因此快速訪問(wèn)是不可避免的。我們可以使用一種名為?共享內(nèi)存?的 CUDA 內(nèi)存來(lái)處理這些情況。共享內(nèi)存是一...
共享內(nèi)存是編寫(xiě)優(yōu)化良好的 CUDA 代碼的一個(gè)強(qiáng)大功能。共享內(nèi)存的訪問(wèn)比全局內(nèi)存訪問(wèn)快得多,因?yàn)樗挥谛酒稀?/p>
面向數(shù)組計(jì)算任務(wù)而設(shè)計(jì)的Numba具有CUDA加速功能
Numba 為 Python 開(kāi)發(fā)人員提供了一個(gè)進(jìn)入 GPU 加速計(jì)算的簡(jiǎn)單入口,并為使用日益復(fù)雜的 CUDA 代碼提供了一條路徑,只需使用最少的新語(yǔ)法和行話。
并行計(jì)算平臺(tái)和NVIDIA編程模型CUDA的更簡(jiǎn)單介紹
這篇文章是對(duì) CUDA 的一個(gè)超級(jí)簡(jiǎn)單的介紹,這是一個(gè)流行的并行計(jì)算平臺(tái)和 NVIDIA 的編程模型。我在 2013 年給 CUDA 寫(xiě)了一篇前一篇...
2022-04-11 標(biāo)簽:NVIDIAgpu計(jì)算機(jī) 1757 0
通過(guò)NVIDIA DLI課程學(xué)習(xí)NLP和對(duì)話人工智能
Riva 語(yǔ)音 API 服務(wù)器公開(kāi)了一個(gè)用于執(zhí)行語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成和各種 NLP 推斷的簡(jiǎn)單 API 。在本課程中,開(kāi)發(fā)人員使用 Python 示例...
利用NVIDIA CUDA 11.5實(shí)現(xiàn)128十進(jìn)制算法
在 NVIDIA CUDA 11.5 中, NVCC 離線編譯器在主機(jī)編譯器支持的平臺(tái)上為有符號(hào)和無(wú)符號(hào)__int128數(shù)據(jù)類型添加了預(yù)覽支持。
用NVIDIA TSPP和Triton推理服務(wù)器加速模型推理
NVIDIA 時(shí)間序列預(yù)測(cè)平臺(tái)提供從訓(xùn)練到時(shí)間序列模型的推斷的端到端 GPU 加速。平臺(tái)中包含的參考示例經(jīng)過(guò)優(yōu)化和認(rèn)證,可在 NVIDIA DGX A1...
2022-04-10 標(biāo)簽:NVIDIA深度學(xué)習(xí) 2669 0
NVIDIA Clara Parabricks v3 的發(fā)布。 6 去年夏天,在 全基因組和全外顯子組測(cè)序分析綜合工具包 中添加了多個(gè)加速體細(xì)胞變異調(diào)用...
NVIDIA 歡迎有機(jī)會(huì)測(cè)試和展示 ConnectX-6 Dx 和 BlueField-2 的性能,同時(shí)遵守行業(yè)最佳實(shí)踐和操作標(biāo)準(zhǔn)。本文中顯示的數(shù)據(jù)...
Porous Media在運(yùn)輸中運(yùn)用物理信息深度學(xué)習(xí)
塞德里克詳細(xì)闡述了他在 SimNet 的經(jīng)歷。” SimNet 清晰的 API 、干凈且易于導(dǎo)航的代碼、使用 Docker 容器良好處理的環(huán)境和硬件配置...
用于數(shù)字孿生的預(yù)后和健康管理的NVIDIA SimNet
在未來(lái), Viana 教授和他的團(tuán)隊(duì)計(jì)劃通過(guò)處理更復(fù)雜的應(yīng)用,在加載和變形高度非線性且可能涉及多重物理的情況下,擴(kuò)大 SimNet 在混合釘中累積損...
Magnum IO的體系結(jié)構(gòu)、組件和優(yōu)點(diǎn)
網(wǎng)絡(luò)人工智能平臺(tái)可以轉(zhuǎn)換和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中心心跳的變化,以指示未來(lái)性能下降或數(shù)據(jù)中心計(jì)算資源的異常使用。這種變化和相關(guān)性觸發(fā)預(yù)測(cè)分析,并啟動(dòng)警報(bào),指示異常...
Magnum IO存儲(chǔ)的優(yōu)點(diǎn)和實(shí)施
NVIDIA 尋求盡可能采用現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn),并在必要時(shí)明智地?cái)U(kuò)展這些標(biāo)準(zhǔn)。 POSIX 標(biāo)準(zhǔn)的pread和pwrite提供了存儲(chǔ)和 CPU 緩沖區(qū)之間的拷貝,...
2022-04-10 標(biāo)簽:NVIDIA計(jì)算機(jī)AI 2285 0
Magnum IO存儲(chǔ)合作伙伴關(guān)系和最新成果分享
在 GDS 的情況下,性能完全匹配,因?yàn)?GPU 目標(biāo)被仔細(xì)選擇為無(wú)干擾。在 CPU 中使用跳出緩沖區(qū)的非 GDS 情況下,進(jìn)出 CPU 的擁塞會(huì)抑...
如何用GPUDirect存儲(chǔ)器如何緩解CPU I / O瓶頸
除了使用 GPUs 而不是 CPU 加快計(jì)算的好處外,一旦整個(gè)數(shù)據(jù)處理管道轉(zhuǎn)移到 GPU 執(zhí)行,直接存儲(chǔ)就起到了一個(gè)力倍增器的作用。這一點(diǎn)變得尤為重要,...
2022-04-10 標(biāo)簽:NVIDIAgpu計(jì)算機(jī) 4590 0
如何用Python語(yǔ)法加速C+的數(shù)值計(jì)算
Matx 是一個(gè)實(shí)驗(yàn)性的 GPU 加速的數(shù)值計(jì)算 C ++庫(kù),旨在跨越用戶之間可能需要的最高性能之間的差距,在所有 CUDA 庫(kù)中使用相同的簡(jiǎn)單語(yǔ)法和類...
利用NVIDIA TAO和NoNeTeSUS構(gòu)建對(duì)象檢測(cè)模型
使用 NVIDIA TAO 工具包進(jìn)行預(yù)注釋和模型培訓(xùn),使用 Innotecus 進(jìn)行數(shù)據(jù)細(xì)化、分析和整理,您將 YOLOv4 在 person 類上的...
2022-04-10 標(biāo)簽:NVIDIA數(shù)據(jù)中心AI 1419 0
NVIDIA Triton助力騰訊構(gòu)建高性能推理服務(wù)
通過(guò)將 Triton 編譯為動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù),可以方便地鏈入公司內(nèi)部框架,對(duì)接公司的平臺(tái)治理體系。符合 C 語(yǔ)言規(guī)范的 API 也極大降低了用戶的接入成本。
2022-04-10 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)NVIDIA騰訊 1520 0
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