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解决方案简介 利用超微设计的 NVIDIA GPU 系统扩展 AI 训练
对于需要比最大的 16-GPU 系统更多的 CUDA 核心和 GPU 内存的 AI 模型和数据批次，GPUDirect RDMA 和 NCCL 用于通过 100Gigabit InfiniBand 或以太网结构扩展 GPU 核心和内存。NGC 软件使部署多个 GPU 系统变得容易。可以聚合数十或数百个这样的系统来运行最大的 AI 模型和数据批次。结合高性能 NVMe 结构存储和网络，这些系统可以轻松快速地构建复杂的 AI 系统。
David Davalos 博士
量子信息和量子光学研究组 (GIOC) (2013 年 2 月 - 2020 年 2 月) 在我攻读物理学硕士和博士学位期间，我在该小组担任研究员，并领导或共同领导了至少 4 个项目。其中一些最终出版了下文详述的出版物。我的部分职责包括在多个国家开展国际合作（请参阅下文的更多信息）。此外，我还为研究小组的其他成员提供个人咨询，包括教他们小组的工具（分析和编程工具，包括 C++、Mathematica、Julia 和 CUDA 工具）。我还是小组 Linux 服务器的管理员，以及演讲和小型活动的组织者。
刘汉丹博士 CSYE7105 高性能并行机器学习与人工智能 第 1 页
6 讲：高性能计算架构和并行编程模型。 1 讲：学习使用 Northeastern Discovery 集群 1 讲：Linux Essentials 1 讲：超级计算集群作业调度系统 SLURM 简介 4 讲：Python 中的并行性 4 讲：并行机器学习 1 讲：高性能深度学习简介 1 讲：GPU 和 CUDA 简介 1 讲：PyTorch 简介 4 讲（或更多）：PyTorch 中的并行深度学习 2 讲：HPC、机器学习、深度学习会议和讨论（这取决于会议是否可用） 4-6 讲：项目流程 注意：此时间表可能会更改，并将在整个学期根据需要进行调整。详细信息显示在 Canvas 上的教学大纲中
加速您的 AI 推理计划
NVIDIA 加速计算技术解决了远远超出普通计算机能力的计算挑战。加速计算需要的不仅仅是强大的 GPU。NVIDIA® CUDA® 通用可编程 GPU 与众多 GPU 加速 SDK、API 和算法相结合，提供了全栈计算解决方案，可在多个领域提供令人难以置信的应用程序加速。分布式 GPU 计算系统和软件可在整个数据中心扩展处理。全球云数据中心越来越多地使用 NVIDIA GPU 加速系统和架构进行扩展和扩展，运行各种 AI、HPC 和数据分析应用程序。
计算机视觉，机器学习和人工智能的研发工程师 - 生物医学项目OP计算机视觉，机器学习和人工智能的研发工程师 - 生物医学项目OP
计算机科学，电气工程，物理或相关技术领域或同等实践经验的硕士或博士学位。在以下一项或多项中的3年以上编程经验：Python，C/C ++。具有库和工具包的经验丰富的能力经验，例如CUDA，MATPLOTLIB，SCIKIT，OPENCV，TENSORFLOW，PYTORCH…熟悉Linux操作系统。在计算机视觉，机器学习，优化算法基础，数据挖掘或机器智能（人工智能）方面具有3年的经验。内窥镜图像处理，SLAM技术和CT-SCAN分割的经验是一个重要的优势。能够在研究议程上设计和执行。强大的分析和沟通技巧。学习和获取新知识的能力。
LLM4HPC：迈向AI自主HPC世界
- 给我一个内核和一个函数，仅计算向量X的乘法通过常数a的乘法，然后将结果添加到向量y中。不要提供主要功能。向量x和y是长度n，使用C和CUDA并行计算，分配和释放GPU向量，并在功能中进行CPU -GPU存储器传输。必须定义螺纹块的大小和块的数量。使用内核__global __ void saxpy_kernel（int n，float a，float a，float *x，float *y）以及函数void chatblas_saxpy的下一个函数名称和参数。在代码开头的下一行#include“ chatblas_cuda.h”
Jessica Marjorie Black博士
教育波士顿学院，莫里西艺术与科学学院；栗子山，硕士学位计算机科学学士学位|数学与哲学的未成年人2021年5月GPA：3.86/4.00 | Dean's List First Honors (Fall 2019 – Spring 2020) Relevant Coursework: Machine Learning, Object Oriented Design, GPU Computing, Programming Languages TECHNICAL SKILLS Proficient in Java, Python, Linux, AWS, Docker, HTML, PHP, SQL, Ocaml Competent in CUDA, Lua/Torch7, Deeppy, Keras, C, Git, ARM Assembly Language, Javascript, Nodejs，React，Azure，GCP选定项目MLancer |首席执行官2020年1月●利用机器学习爱好者，学生和专业人士的新兴社区
丰田，Aurora和Continental加入NVIDIA合作伙伴的成长名单，将下一代高度自动化和自动驾驶汽车舰队
本新闻稿中的某些陈述包括但不限于：NVIDIA产品，服务和技术的好处，影响和性能，包括NVIDIA加速计算和AI，NVIDIA DRIVE AGX ORIN，NVIDIA DRIVEOS操作系统； NVIDIA CUDA AV平台，NVIDIA DRIVE ORIN，NVIDIA DGX系统，Nvidia Omniverse平台和NVIDIA OVX系统； Nvidia Cosmos，第三方使用或采用NVIDIA的产品和技术，收益和影响以及其产品的功能，性能和可用性；汽车是最大的AI和机器人行业之一； NVIDIA带来了二十年的汽车计算，安全专业知识及其CUDA AV平台来转变数万亿美元的汽车行业，这是前瞻性陈述，这些陈述受风险和不确定性的影响，可能会导致结果与期望实质上不同。向SEC提交的报告的副本已发布在公司网站上，可在NVIDIA上免费获得。这些前瞻性陈述不能保证未来的绩效，并且仅在此日期开始说话，除了法律要求外，Nvidia违反了更新这些前瞻性陈述以反映未来事件或情况的任何义务。可能导致实际结果差异的重要因素包括：全球经济状况；我们依靠第三方制造，组装，包装和测试我们的产品；技术发展和竞争的影响；开发新产品和技术或对我们现有产品和技术的增强；市场接受我们的产品或合作伙伴的产品；设计，制造或软件缺陷；消费者偏好或需求的变化；行业标准和界面的变化；集成到系统中时，我们的产品或技术的性能意外丧失；以及其他因素不时详细介绍了与美国证券交易委员会（SEC）或SEC的NVIDIA文件中详细介绍的，包括但不限于其表格10-K和表格10-Q的季度报告的年度报告。
使用GFP -GAN -IJRPR
该项目探讨了深度学习对视频修复中面部增强的潜力。我们利用了GFP-GAN模型的力量，利用其完善面部细节并提高视觉质量的能力。通过整合预处理技术并可能利用CUDA进行GPU加速，我们旨在实现有效的视频恢复，重点是面部增强。该项目的成功实施为进一步的探索铺平了道路。我们可以调查面部识别模型的整合，以进行后处理分析，或者更深入地研究针对特定视频恢复需求的定制GFP-GAN模型。随着深度学习的不断发展，增强和恢复视频的可能性对各种应用具有巨大的潜力。