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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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NVIDIA TensorRT-LLM 是一個(gè)專為優(yōu)化大語言模型 (LLM) 推理而設(shè)計(jì)的庫(kù)。它提供了多種先進(jìn)的優(yōu)化技術(shù),包括自定義 Attention...
Omniverse Connectors的版本控制及安裝指南
NVIDIA Omniverse Connectors(連接器)是連接 NVIDIA Omniverse 與各類行業(yè)軟件應(yīng)用程序和微服務(wù)的插件。現(xiàn)已推出...
2024-01-11 標(biāo)簽:連接器NVIDIA應(yīng)用程序 851 0
NVIDIA多攝像頭追蹤工作流的應(yīng)用架構(gòu)
為提高安全性并優(yōu)化運(yùn)營(yíng),倉(cāng)庫(kù)、工廠、體育場(chǎng)、機(jī)場(chǎng)等大型區(qū)域通常會(huì)有數(shù)百個(gè)攝像頭進(jìn)行監(jiān)控。多攝像頭追蹤指的是通過這些攝像頭追蹤對(duì)象,并精確測(cè)量其活動(dòng),以此...
NVIDIA EGX超級(jí)計(jì)算平臺(tái)借助企業(yè)級(jí)Kubernetes簡(jiǎn)化邊緣AI部署
新型GPU Operator、Helm chart與NGC-Ready系統(tǒng)幫助各企業(yè)遷移至邊緣與混合平臺(tái)。
2019-10-24 標(biāo)簽:NVIDIAAI超級(jí)計(jì)算 825 0
VILA與其他模型在提供邊緣AI 2.0方面的表現(xiàn)
VILA 是 NVIDIA 研究部門與麻省理工學(xué)院共同開發(fā)的高性能視覺語言模型系列。最大的模型約有 400 億參數(shù),最小的模型約有 30 億參數(shù),并且完...
利用AI構(gòu)建實(shí)用量子計(jì)算應(yīng)用
在實(shí)踐中構(gòu)建實(shí)用量子計(jì)算機(jī)的難度極高,這需要大幅提高量子計(jì)算機(jī)的規(guī)模、保真度、速度、可靠性和可編程性,才能充分發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)。另外,還需要功能強(qiáng)大的工具以解...
為計(jì)算機(jī)視覺模型訓(xùn)練構(gòu)建不同視覺數(shù)據(jù)集的技術(shù)
涵洞視覺堵塞檢測(cè)的 AIoT 解決方案
NVIDIA Parabricks v4.3.1版本的新功能
NVIDIA Parabricks 擴(kuò)大了 NVIDIA 利用深度學(xué)習(xí)解決基因組學(xué)挑戰(zhàn)的范圍,持續(xù)推動(dòng)基因組學(xué)儀器的發(fā)展。NVIDIA Parabric...
2024-09-10 標(biāo)簽:NVIDIA深度學(xué)習(xí) 810 0
NVIDIA大語言模型在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用實(shí)踐
推薦系統(tǒng)的主要任務(wù)在于根據(jù)用戶的過往行為預(yù)測(cè)其潛在興趣點(diǎn),并據(jù)此推薦相應(yīng)的商品。在傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)中,當(dāng)處理用戶請(qǐng)求時(shí),會(huì)觸發(fā)多個(gè)召回模塊,例如熱門商品召...
2025-03-05 標(biāo)簽:NVIDIA模型推薦系統(tǒng) 799 0
保護(hù)邊緣 5G 專網(wǎng)和應(yīng)用的安全面臨著諸多挑戰(zhàn)。當(dāng)面臨基于 AI 和 ML 的復(fù)雜攻擊活動(dòng)時(shí),應(yīng)作出實(shí)時(shí)響應(yīng)。
NVIDIA Isaac GR00T N1開源人形機(jī)器人基礎(chǔ)模型+開源物理引擎Newton加速機(jī)器人開發(fā)
NVIDIA Isaac GR00T N1開源人形機(jī)器人基礎(chǔ)模型+開源物理引擎Newton加速機(jī)器人開發(fā)
借助Hydra-MDP框架實(shí)現(xiàn)端到端自動(dòng)駕駛
構(gòu)建一個(gè)能在復(fù)雜物理世界中導(dǎo)航的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)極具挑戰(zhàn)性。系統(tǒng)必須感知周圍環(huán)境并做出快速且明智的決策。乘客體驗(yàn)也很重要,需要考慮加速、曲率、平滑度、路面附...
2024-09-06 標(biāo)簽:NVIDIA模型機(jī)器學(xué)習(xí) 773 0
如何借助NVIDIA ARC-Compact在基站部署AI-RAN
無線網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)代互聯(lián)的基礎(chǔ),經(jīng)全球數(shù)百萬個(gè)基站為數(shù)十億 5G 用戶提供連接服務(wù)。AI-RAN 所帶來的機(jī)遇和優(yōu)勢(shì),正加速推動(dòng)電信網(wǎng)絡(luò)和整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)向 AI...
借助NVIDIA Metropolis微服務(wù)構(gòu)建視覺AI應(yīng)用
伴隨著視覺 AI 復(fù)雜性的增加,精簡(jiǎn)的部署解決方案已成為優(yōu)化空間和流程的關(guān)鍵。NVIDIA 能夠加快企業(yè)的開發(fā)速度,借助 NVIDIA Metropol...
大語言模型(LLM)在企業(yè)組織中的應(yīng)用日益廣泛,許多企業(yè)都將其整合到 AI 應(yīng)用中。雖然從基礎(chǔ)模型著手十分高效,但需要花費(fèi)一定的精力才能將它們整合到生產(chǎn)...
AI處理分為兩個(gè)階段。在訓(xùn)練階段,開發(fā)人員向他們的模型提供一個(gè)經(jīng)過策劃的數(shù)據(jù)集,這樣它就可以“學(xué)習(xí)”它將分析的數(shù)據(jù)類型所需的一切。然后,在推理階段,模型...
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