NVIDIA Jarvis упрощает создание передовых диалоговых ИИ-сервисов
NVIDIA 今天推出了 GPU 加速的 NVIDIA Jarvis 框架，该框架允许公司使用视频和语音数据创建适合其行业、产品和客户的对话式 AI 服务。
摘要：强大的计算平台与深度学习架构的结合带来了解决许多传统计算机视觉问题的新方法，以便自动解释大型且复杂的地理空间数据。随着数据的广泛获取和无人机系统的使用越来越多，此类任务尤为重要。本文档介绍了一个工作流程，利用 CNN 和 GPU 对 UAS 图像进行自动像素级分割，以加快图像处理速度。在多核 GPU 上探索基于 GPU 的计算和并行化，以减少开发时间，减少对大量模型训练的需求，并促进任务关键信息的利用。比较不同系统（单、虚拟、多 GPU）之间的 VGG-16 模型训练时间，以研究每个平台的功能。 CNN 结果显示，应用于地面实况数据时，准确率为 88%。将 VGG-16 模型与 GPU
Новые алгоритмы усовершенствуют планирование маршрута мобильных роботов
印度理工学院 Kharagpur 的一组科学家最近开发了一种移动机器人路线规划的新方法。该方法基于花授粉算法 (FPA)，这是一种计算工具，可根据多种因素和标准找到特定问题的理想解决方案。
First experiments with TensorFlow mixed-precision training
上周发布的 TensorFlow 2.1 允许进行混合精度训练，利用最新的 NVidia GPU 中提供的 Tensor Cores。在这篇文章中，我们报告了第一批实验结果，并提供了有关这一切的背景信息。
NVIDIA 今天宣布，交通运输行业正在 NVIDIA GPU Cloud (NGC) 容器存储库上向交通运输行业提供专为自动驾驶汽车设计的 NVIDIA DRIVE™ 深度神经网络 (DNN)。
Chris Lattner: Compilers, LLVM, Swift, TPU, and ML Accelerators
Chris Lattner 是 Google 的高级总监，负责多个项目，包括 CPU、GPU、TensorFlow 的 TPU 加速器、TensorFlow 的 Swift，以及幕后进行的各种机器学习编译器魔法。他是世界上编译器技术的顶级专家之一，这意味着他深刻理解硬件和软件如何结合在一起创建高效代码的复杂性。他创建了 LLVM 编译器基础架构项目和 CLang 编译器。他领导了 Apple 的主要工程工作，包括创建 Swift 编程语言。他还曾在特斯拉短暂担任自动驾驶软件副总裁，当时特斯拉从头开始为自动驾驶仪构建内部软件基础架构。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://le
NVIDIA представляет Титана семейства Turing. Встречайте TITAN RTX!
昨天，在神经信息处理系统 (NIPS) 大会上，NVIDIA 推出了 NVIDIA® TITAN RTX™，这是世界上最强大的桌面 GPU，适用于人工智能研究、数据分析和内容创建。
Why haven't we seen any mainstream games utilizing LLM-driven AI NPCs?
因为这很难……我们在过去四年中一直致力于这项工作。制作一个简单的概念验证 (PoC) 很容易（我们已经见过很多），但要将其完善到生产级别，需要付出 1,000 倍的努力，因为会出现更深层次的复杂性：1) 成本：通过 API 使用 LLM 意味着有人必须为每个玩家每小时支付数千个代币。是的，你可以在玩家的 GPU 上运行较小的 LLM（例如 Mistral、Llama3 8b），但质量和功能可能不足以提供引人入胜的叙事和游戏玩法。2) 现在还为时过早：GPT-3.5 才 1.5 年，GPT-4 才 1 年。3) 当前的 LLM：它们可能无法在长时间的游戏会话中运行多智能体叙事。上下文大小不足以一
NVIDIA изобретает компьютерную графику заново с Turing, новой архитектурой GPU
NVIDIA 利用全新 NVIDIA Turing™ 图形架构重塑了计算机图形。这是自 2006 年 CUDA GPU 发明以来的最大突破，Turing 架构首次采用新的 RT 核心来加速光线追踪和新的张量核心进行推理，使实时光线追踪成为现实。
Графические процессоры NVIDIA с тензорными ядрами ускоряют самые быстрые суперкомпьютеры мира
NVIDIA 今天宣布，新的全球 500 台最强大机器列表中的所有世界领先的人工智能 (AI) 超级计算机均由 NVIDIA® Tensor Core GPU 提供支持。支持人工智能的超级计算机能够执行传统的高性能计算和人工智能计算。
Ускоренные вычисления в основе самого мощного в мире суперкомпьютера Summit
世界上最强大的超级计算机由 27,648 个 NVIDIA GPU 提供支持，为新的科学突破提供动力。它堪称有史以来最强大的科学仪器。或者一种新的计算范式。
Услуга «Облачные вычисления на GPU» (графических процессорах) позволит пользователям получить доступ к аппаратной платфо рме для работы с алгоритмами глубокого обучения и высокопроизводительными вычислениями.
GPU Workstations in the Cloud with Paperspace
如果您无法在本地访问现代 NVIDIA GPU，那么最好的办法通常是在云中运行 GPU 密集型训练作业。Paperspace 是一种云服务，它提供对配备 GPU 的完全预配置的 Ubuntu 16.04 桌面环境的访问。
Новые рабочие станции и серверы Fujitsu поддерживают технологии глубинного обучения
富士通推出超高性能 CELSIUS 工作站和 PRIMERGY 服务器系统，加速人工智能和深度学习的采用。他们使用 NVIDIA 最新的图形处理单元 (GPU)。
5 tips for multi-GPU training with Keras
深度学习（2010 年代后期最受欢迎的流行词，与区块链/比特币和数据科学/机器学习一起）使我们在过去几年中做了一些非常酷的事情。除了算法的进步（诚然，这些进步是基于自 1990 年代即“数据挖掘时代”以来已知的思想）之外，其成功的主要原因可以 […]
我们很高兴地宣布 cloudml 软件包现已推出，它为 Google Cloud Machine Learning Engine 提供了 R 接口。CloudML 提供了许多服务，包括按需访问 GPU 上的训练和超参数调整，以优化模型架构的关键属性。
Процессоры NVIDIA будут устанавливать в автономный транспорт
如今，在 AI 系统需求不断增长的支撑下，NVIDIA 图形处理单元 (GPU) 销量激增，成为迄今为止由英特尔牢牢占据的半导体行业领导者头衔的有力竞争者。
Getting the GPU usage of NVIDIA cards with the Linux dstat tool
dstat 是一个很棒的小工具，它允许您获取 Linux 机器的资源统计信息。它具有模块化架构，允许您开发其他插件，并且易于使用。最近，我正在分析使用 Keras 和 Tensorflow 开发的深度学习管道，我需要有关 […] 的详细统计数据
