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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,總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市。
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如何評(píng)估是否需要更新數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)
更新網(wǎng)絡(luò)有很多原因。評(píng)估網(wǎng)絡(luò)的硬件、軟件和運(yùn)營效率,并著眼于全局,這一點(diǎn)很重要。通過這些信息,您可以確定更新網(wǎng)絡(luò)是否會(huì)帶來更快的吞吐量、更高的生產(chǎn)率...
NVIDIA cuTensorNet為張量網(wǎng)絡(luò)計(jì)算提供方案
如前所述, C 和 Python API 是以一種直觀的表達(dá)方式設(shè)計(jì)的。您可以調(diào)用 pathfinder 函數(shù)以獲得優(yōu)化的路徑,然后調(diào)用以使用該路徑在 ...
量子計(jì)算渴望為某些類型的經(jīng)典難題提供更強(qiáng)大的計(jì)算能力和更快的結(jié)果。量子電路模擬對(duì)于理解量子計(jì)算和量子算法的發(fā)展至關(guān)重要。在量子電路中,量子器件由 N...
采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蚊子警報(bào)應(yīng)用程序
“我們開發(fā)的模型可以在實(shí)際應(yīng)用中使用,只需稍作修改,就可以與移動(dòng)應(yīng)用一起使用。利用這個(gè)經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò),有可能對(duì)使用智能手機(jī)拍攝的蚊子圖像進(jìn)行高效實(shí)時(shí)...
2022-04-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NVIDIA深度學(xué)習(xí) 1271 0
利用人工智能技術(shù)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)
這個(gè)工具不僅可以快速預(yù)測(cè)蛋白質(zhì),而且可以在有限的輸入下進(jìn)行預(yù)測(cè)。它也有能力超越簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)進(jìn)行計(jì)算,預(yù)測(cè)由幾個(gè)結(jié)合在一起的蛋白質(zhì)組成的復(fù)合物。更復(fù)雜的...
利用GPU和深度學(xué)習(xí)算法加速十億向量相似性搜索
包含數(shù)百萬像素和數(shù)據(jù)點(diǎn)的每幅圖像和視頻都會(huì)產(chǎn)生數(shù)十億個(gè)矢量。這些大量的數(shù)據(jù)對(duì)于分析、檢測(cè)、索引和比較向量非常有價(jià)值。計(jì)算大型庫與依賴于多個(gè)超級(jí)計(jì)算機(jī)...
NVIDIA發(fā)布最新Orin芯片提升邊緣AI標(biāo)桿
在首次參加行業(yè) MLPerf 基準(zhǔn)測(cè)試時(shí),基于 NVIDIA Ampere 架構(gòu)的低功耗系統(tǒng)級(jí)芯片 NVIDIA Orin 就創(chuàng)造了新的AI推理性能紀(jì)錄...
通過深度學(xué)習(xí)將X射線數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成3D圖像
“我們利用計(jì)算機(jī)模擬創(chuàng)造出不同形狀和大小的晶體,并將它們轉(zhuǎn)換成圖像和衍射圖案,供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。阿貢博士后研究員、該研究的合著者亨利·陳( Henry...
2022-04-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NVIDIA人工智能 1767 0
可部署的AI框架探測(cè)引力波的速度比實(shí)時(shí)快
“在這項(xiàng)研究中,我們利用人工智能和超級(jí)計(jì)算的綜合能力幫助及時(shí)解決相關(guān)的大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)。我們現(xiàn)在正在使人工智能研究完全可復(fù)制,而不僅僅是確定人工智能是否可...
通過深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)移性癌癥風(fēng)險(xiǎn)
實(shí)驗(yàn)在 UT 西南醫(yī)學(xué)中心生物高性能混凝土集群上進(jìn)行,并使用CUDA – 加速 NVIDIA V100 Tensor Core GPU。他們?cè)?17...
2022-04-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NVIDIA深度學(xué)習(xí) 6081 0
利用深度學(xué)習(xí)模型與計(jì)算機(jī)視覺構(gòu)建虛擬更衣室
將深度學(xué)習(xí)模型與計(jì)算機(jī)視覺相結(jié)合,Revery.ai正在改善零售商和消費(fèi)者的在線更衣室體驗(yàn)。這項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)建了一個(gè)工具,利用現(xiàn)有的商店目錄圖像來構(gòu)建一個(gè)...
2022-04-08 標(biāo)簽:NVIDIA計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí) 1170 0
采用人工智能技術(shù)的高質(zhì)量合成語音開發(fā)和定制
當(dāng)涉及到高質(zhì)量的合成語音開發(fā)和定制時(shí),深度學(xué)習(xí)被證明是一個(gè)強(qiáng)大的工具。一家總部位于多倫多的初創(chuàng)公司, NVIDIA Inception 成員類似人工...
將衛(wèi)星圖像與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程評(píng)估當(dāng)?shù)刭Y源
在任何時(shí)候,數(shù)百顆圖像采集衛(wèi)星環(huán)繞地球運(yùn)行,每天向數(shù)據(jù)庫發(fā)送大量信息。這些數(shù)據(jù)對(duì)全球挑戰(zhàn)(包括健康、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境條件)有著寶貴的洞察力 ,甚至還提供了...
2022-04-08 標(biāo)簽:NVIDIA機(jī)器學(xué)習(xí) 1069 0
使用航空?qǐng)D像和深度學(xué)習(xí)算法識(shí)別被野火破壞的結(jié)構(gòu)
斯坦福大學(xué)( Stanford University )和加州理工州立大學(xué)( California Polytechnic State Univer...
2022-04-08 標(biāo)簽:NVIDIA深度學(xué)習(xí) 1031 0
本文介紹、解釋、評(píng)估和實(shí)現(xiàn)了排序算法merge-sort 。本文的目的是為您提供有關(guān)合并排序算法的可靠背景信息,該算法是更復(fù)雜算法的基礎(chǔ)知識(shí)。
2022-04-07 標(biāo)簽:NVIDIA 2923 0
通過人工智能模型預(yù)測(cè)極端氣候事件的發(fā)生
你可能很快就能看到未來的洪水將如何通過新開發(fā)的人工智能模型襲擊你的城市。來自加拿大和美國研究人員團(tuán)隊(duì)的研究使用生成性對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)( GAN )生成氣候變...
利用干涉合成孔徑雷達(dá)衛(wèi)星數(shù)據(jù)探測(cè)毫米級(jí)地震
“深度學(xué)習(xí)的使用解除了對(duì)變形事件斷層的檢測(cè),其數(shù)量級(jí)比以前手動(dòng)實(shí)現(xiàn)的數(shù)量級(jí)要小。觀察更多的慢滑事件反過來可能揭示它們與規(guī)則的動(dòng)態(tài)地震的相互作用,包括...
2022-04-07 標(biāo)簽:NVIDIA深度學(xué)習(xí) 1176 0
利用神經(jīng)納米光學(xué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)鹽粒大小的照相機(jī)
使用 cuDNN – 加速 TensorFlow 深度學(xué)習(xí)框架和 查看 P100 GPU 對(duì)算法進(jìn)行測(cè)試和訓(xùn)練。結(jié)果是一個(gè)新的系統(tǒng)能夠從一個(gè)小 50...
訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過繪畫3D地形識(shí)別畫家
通過一種新開發(fā)的人工智能工具,識(shí)別繪畫偽造品變得更容易了。該工具可以精確地識(shí)別風(fēng)格差異,精確到一個(gè)畫筆刷毛。 Case Western Reserv...
2022-04-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NVIDIA人工智能 1360 0
基于深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)以秒為單位進(jìn)行天氣預(yù)測(cè)
DLWP 能夠?qū)χT如颶風(fēng) Irma ( 2017 年襲擊佛羅里達(dá)和加勒比地區(qū)的 4 級(jí)風(fēng)暴)等天氣事件進(jìn)行現(xiàn)實(shí)的預(yù)測(cè)。雖然快速 DLWP 模型在未來...
2022-04-07 標(biāo)簽:NVIDIA人工智能深度學(xué)習(xí) 2703 0
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