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Nvidia Corporation 2024年股东年会...
问：您能否讨论NVIDIA维持其竞争优势的策略？您对行业中其他玩家开发竞争产品的威胁有何看法？A：我们对这个问题的回答出现在2024年年度会议广播中的25:30。问：NVIDIA的量子计算开发计划是什么？A：我们对这个问题的回答出现在2024年年度会议广播中的27:19。问：公司的多元化策略是什么，特别是进入制药行业的？A：我们对这个问题的回答出现在2024年年度会议广播中的28:33。问：您能谈谈我们解决当前半导体供应链挑战的策略吗？NVIDIA如何确保为客户提供稳定的半导体供应？A：我们对这个问题的回答出现在2024年年度会议广播中的30:47。问：NVIDIA在确保人工智能具有适当的护栏方面做了什么？A：我们对这个问题的回答出现在2024年年度会议广播中的31:26。问：您能谈谈公司对公司可持续性事务的方法，包括多样性和气候变化吗？A：我们对这个问题的回答出现在2024年年度会议广播中的32:40。问：您能谈谈新兴的液体神经网络技术以及它如何影响现有的AI模型和您的业务？A：加速计算使工程师和科学家能够发明未来。我们喜欢看到建立和开发AI的新颖和创新的方法。问：请讨论Nvidia与主权AI有关的努力。A：主权AI是指一个国家或土著社区使用其自己的基础设施，数据，劳动力和商业网络生产人工智能的能力。国家和土著社区正在通过各种模型来建立国内计算能力。例如，日本计划投资关键的数字基础设施提供商，包括KDDI，Sakura Internet和Softbank，以建立美国主权AI基础架构。ILIAD集团的子公司总部位于法国的Scaleway正在建立欧洲最强大的云本地AI超级计算机。 在意大利，瑞士郡集团将建立该国的第一个也是最强大的NVIDIA DGX驱动的超级计算机，以开发以意大利语为单位的第一个LLM。 和在新加坡，国家超级计算中心正在使用Nvidia Hopper GPU升级，而Singtel正在东南亚的NVIDIA加速AI工厂。 Nvidia Inception公司 te hiku Media已成功地创建了从长者和其他社区成员收集的毛利语LLM和定制数据集。 te hiku正在扩大这一成功，并计划为土著社区和新西兰研究人员建立一个数据中心，以结合政府资金和私人投资来培训AI模型。 NVIDIA提供端到端的计算到网络技术，全栈软件，AI专业知识以及丰富的合作伙伴和客户生态系统的能力，允许主权AI和区域云提供商启动其国家的AI抱负。ILIAD集团的子公司总部位于法国的Scaleway正在建立欧洲最强大的云本地AI超级计算机。在意大利，瑞士郡集团将建立该国的第一个也是最强大的NVIDIA DGX驱动的超级计算机，以开发以意大利语为单位的第一个LLM。和在新加坡，国家超级计算中心正在使用Nvidia Hopper GPU升级，而Singtel正在东南亚的NVIDIA加速AI工厂。te hiku Media已成功地创建了从长者和其他社区成员收集的毛利语LLM和定制数据集。te hiku正在扩大这一成功，并计划为土著社区和新西兰研究人员建立一个数据中心，以结合政府资金和私人投资来培训AI模型。NVIDIA提供端到端的计算到网络技术，全栈软件，AI专业知识以及丰富的合作伙伴和客户生态系统的能力，允许主权AI和区域云提供商启动其国家的AI抱负。
nvidia ada lovelace专业GPU体系结构
于2018年启动，NVIDIA'S®Turing™GPU体系结构在3D图形和GPU加速计算的未来中使用。图灵为PC游戏，专业图形应用程序和深度学习推论提供了效率和性能的重大进步。使用新的基于硬件的加速器，图灵融合的栅格化，实时射线跟踪，AI和仿真，在专业内容创建软件，电影质量的交互式体验和PC游戏中启用令人难以置信的现实主义。两年后的2020年，Nvidia Ampere架构结合了功能更强大的RT芯和张量芯，以及与图灵GPU相比提供了2x fp32性能的新型SM结构。这些创新使安培体系结构的运行速度比传统的栅格图形图纸快1.7倍，在射线追踪中最多可快2倍。
NVIDIA Quantum-2 固件发布说明 v31.2014.3002
固件是在制造时添加的，用于在设备上运行用户程序，可以看作是允许硬件运行的软件。嵌入式固件用于控制各种硬件设备和系统的功能，就像计算机的操作系统 (OS) 控制软件应用程序的功能一样。固件可以写入只读存储器 (ROM)、可擦除可编程只读存储器 (EPROM) 或闪存中。
使用 NVIDIA Parabricks 和 RAPIDS 加速基因组学分析
v3.8 基准数据集：HG002 30x WGS，除 SEQC2 上的 Mutect2 50x WGS CPU：m5.24xlarge；GPU：8xA100，除 8xV100 上的 DeepVariant 和 Mutect2
NVIDIA UFM 高可用性用户指南 v5.4.0
UFM-HA 采用双链路配置，包括主连接和辅助连接，以增强系统稳定性，同时降低连接挑战的风险。它利用两个优先级 IP 地址（主 IP 地址和辅助 IP 地址），Pacemaker 利用这两个 IP 地址建立两个连接链路。值得注意的是，DRBD 利用主 IP 地址来同步数据。建议将此 IP 地址用于传输速率较高的接口（例如 InfiniBand 接口），以实现最佳
预见宣布NVIDIA JETSON ORIN的集成...
以色列Ness Ziona的检测以及能效 - 2025年2月24日 - 预见的自主权Holdings Ltd.（Nasdaq和Tase：FRSX）（FRSX）（“远见”或“公司”或“公司”），3D感知系统中的领先创新者，宣布nvidia segnition invidia invidia segnion conterge invid invid invid invid invidia serge invid jetsone concontion invid oferin concontion invid jetson orin orin orin orin orin orin orin orin orin orin orin concomention segrine contery。 合作利用了Nvidia Jetson Orin Nano和Nvidia Jetson Agx Orin平台，以增强各个行业的前瞻性3D感知系统的能力，重点关注自动无人机和无人驾驶飞机（UAV）。 NVIDIA JETSON ORIN平台提供了最先进的视觉系统，并根据自动无人机和无人机的独特要求量身定制了最先进的计算能力。 NVIDIA JETSON ORIN NANO经过优化，可用于紧凑，轻巧的无人机和无人机，提供健壮的人工智能（AI）性能（AI）性能和能源效率，同时最小化重量和尺寸。 这些平台在保持高性能的同时减少了功耗，使其非常适合在大规模或远程应用程序中的无人机。 满足了高性能需求，NVIDIA JETSON AGX ORIN每秒提供多达27.5万亿的操作（顶部），实现了实时数据处理，高级障碍物检测以及在复杂和动态环境中的精确地形映射。 通过利用NVIDIA JETSON平台的高级AI和图形处理单元（GPU）功能，前瞻性继续彻底改变了自主无人机和无人机领域，从而为3D感知解决方案提供了新的基准，以确定性能，效率和适应性的新基准。以色列Ness Ziona的检测以及能效 - 2025年2月24日 - 预见的自主权Holdings Ltd.（Nasdaq和Tase：FRSX）（FRSX）（“远见”或“公司”或“公司”），3D感知系统中的领先创新者，宣布nvidia segnition invidia invidia segnion conterge invid invid invid invid invidia serge invid jetsone concontion invid oferin concontion invid jetson orin orin orin orin orin orin orin orin orin orin orin concomention segrine contery。合作利用了Nvidia Jetson Orin Nano和Nvidia Jetson Agx Orin平台，以增强各个行业的前瞻性3D感知系统的能力，重点关注自动无人机和无人驾驶飞机（UAV）。NVIDIA JETSON ORIN平台提供了最先进的视觉系统，并根据自动无人机和无人机的独特要求量身定制了最先进的计算能力。NVIDIA JETSON ORIN NANO经过优化，可用于紧凑，轻巧的无人机和无人机，提供健壮的人工智能（AI）性能（AI）性能和能源效率，同时最小化重量和尺寸。这些平台在保持高性能的同时减少了功耗，使其非常适合在大规模或远程应用程序中的无人机。满足了高性能需求，NVIDIA JETSON AGX ORIN每秒提供多达27.5万亿的操作（顶部），实现了实时数据处理，高级障碍物检测以及在复杂和动态环境中的精确地形映射。通过利用NVIDIA JETSON平台的高级AI和图形处理单元（GPU）功能，前瞻性继续彻底改变了自主无人机和无人机领域，从而为3D感知解决方案提供了新的基准，以确定性能，效率和适应性的新基准。使用可见光和热长波红外摄像机都可以在各种且具有挑战性的条件下，包括弱光环境，浓雾和极端天气情况，实现了全面的环境感知。该技术为需要可靠和
NVIDIA BLUEFIEL-3网络平台用户指南
NVIDIA®Bluefield®-3网络平台旨在加速数据中心基础架构工作负载，并引入加速计算和AI的时代。BlueField-3支持以太网和Infiniband连接，提供每秒400千兆位的速度（GB/s）。它将强大的计算与用于网络，存储和网络安全的软件定义的硬件加速器相结合 - 可以通过NVIDIA DOCA™软件框架完全编程。利用平台的强大功能，蓝场数据处理单元（DPU）和Bluefield Supernics彻底改变了传统的计算环境，将它们转变为适合任何规模的任何工作量的安全，高性能，高效，可持续的数据中心。
NVIDIA NVSWWITCH系统的面料经理
使用FPGA燃烧和调试设备的工具。它允许用户在与HCA板集成的FPGA上燃烧自己的硬件代码。它还为用户提供了FPGA的QDR内存中的读/写寄存器。
采用 NVIDIA DGX-1 系统的 Weka AI 参考架构
深度学习 (DL) 是人工智能 (AI) 的一项突破，它利用经过训练的数据模型来比人类的表现水平更好、更快地解决问题。尽管最早的 DL 模型是在 20 世纪 60 年代开发的，但 DL 的广泛采用已经经历了几代人，部分原因是它需要大量的基础设施。DL 需要大量的计算资源来执行复杂的模型。此外，大型模型（尤其是涉及图像的模型）对物理存储系统以及计算和存储之间的数据移动提出了很高的要求。本文重点介绍了训练模型与高吞吐量、高带宽和低延迟数据访问之间的关系，这些访问是加速大规模获得新的 AI 洞察所需的。