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文章/答案/技术大牛

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GPUS开发者

专注NVIDIA Jetson产品开发。

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在NVIDIA眼中，边缘AI和机器人的未来挑战是什么？

机器人 nvidia 基础模型数据

我正在谈论将来会发生的事情。但是今天的演讲将非常注重实际挑战，以及我们认为可以帮助应对人工智能和机器人技术挑战的新兴趋势。

2024-04-19

80

【HPC全球连线】惠普致力于通过价值数十亿美元的“印度制造”服务器计划进军印度市场

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波恩大学科学家利用于利希超级计算中心的JUWELS超级计算机，改进了气候变暖时海洋潮汐变化的模型。研究发现，海洋表面变暖可能是导致潮汐测量值与月球和太阳引力变化不一致的原因。研究人员通过模拟海洋环流模型，揭示了变暖气候对潮汐能量转移和密度对比度的影响，并强调了观测数据和模型协同工作的重要性。为了获得必要的分辨率，科学家利用了超级计算机进行复杂的模拟计算。

2024-04-19

110

CUDA：NVIDIA稳坐AI芯片市场龙头宝座的关键

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在当今的人工智能时代，有一家公司凭借着其强大的技术和领先的地位，一直坐稳了AI芯片市场的龙头宝座，那就是著名的Nvidia。无论是懂AI的专家还是对AI一窍不通的普通人，都会提到这家公司的一个关键工具，那就是“CUDA”。

2024-04-19

100

NVIDIA 与Segway合作推出 Nova Carter 平台，加速商业级移动机器人开发

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还记得NVIDIA几年前推出的Cater机器人么？最初只是作为Isaac SDK的展示平台，基于差速器驱动，使用激光雷达和摄像头来感知世界。

2024-04-13

700

作为合格的NVIDIA Jetson开发者需要知道的Jetson开发工具

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NVIDIA Jetson平台通过全球最全面的人工智能软件堆栈和生态系统，实现了对边缘人工智能和机器人应用开发的广泛访问。它集成了可扩展的平台软件、现代化的人工智能堆栈、灵活的微服务和API、ROS包以及特定应用的人工智能工作流程。在本次讲座中，您将学习到使用新升级的NVIDIA Jetson软件堆栈加快开发视觉人工智能和工业机器人应用的技能。

2024-04-13

950

NVIDIA Jetson案例故事：川崎铁路轨道维护平台的数字化革命

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在铁路轨道检查领域，传统上一直依赖于人工、视觉过程，这种方法耗时且效率低下。货运业务需要停止，以便专门的车辆可以行驶这些路线——这是一个巨大的机会成本损失。训练有素的检查员必须仔细地检查轨道、瓦片、紧固件和碎石，以发现故障，并遵循严格的安全程序，并手工记录问题。然而，这种手工方法并不具备可扩展性；它受限于合格检查员的数量，而这些检查员的技能在企业的其他领域中更为重要。

2024-04-13

1060

详细介绍NVIDIA Jetson产品

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现在让我们深入了解我们的Jetson平台。这些是我们的Jetson Orin模块，我们有七种不同的模块，涵盖了从入门级到高性能的整个系列。最棒的是，与以往不同的是，我们在整个产品系列上首次采用了一种SOC（片上系统）架构。从入门级到高性能，全部都是基于同一架构，这也使得产品更加可扩展和易于从一个模块转移到另一个模块。

2024-04-13

940

案例研究：ASUS IoT PE1000N边缘计算机改变韩国智能停车和交通执法

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韩国以其繁忙的城市区域和动态的交通状况而闻名，面临着管理停车和有效执法交通规定的重大挑战。然而，随着配备了专为自动车牌识别（ALPR）应用量身定制的尖端技术的ASUS IoT PE1000N边缘计算机的推出，一种变革性解决方案已经出现。本案例研究探讨了这款紧凑而强大的边缘计算解决方案，以及ASUS IoT ALPR Dev Kit，如何重塑韩国的智能停车和交通执法。

2024-04-13

650

基于NVIDIA Jetson的废品识别案例分析

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过去几十年来，废物产生量大幅增加，这主要与经济发展和城市化密切相关。这种废物产生量的增加给全球各国政府在高效处理和管理方面带来了重大挑战。尽管发达国家已经实施了废物分类系统，但由于污染问题，仍有相当一部分废物最终被填埋或焚烧，导致可回收材料的不可持续浪费。

2024-03-29

590

详细介绍NVIDIA边缘计算解决方案

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首先，什么是边缘计算？这是一个广泛的概念，但简单来说，它是在数据源头或靠近数据源头处理数据的方式。它有许多不同的好处或理念。大多数人寻求每秒处理毫秒级的数据，因为他们想要低延迟，同时也想要能够节省带宽。他们不需要将所有原始数据发送到顶层，每个人可能都熟悉云计算，因为这是我们每天工作的术语，云数据中心是全球部署的，平均响应时间，虽然到今天可以做到毫秒级，但绝对不是实时的。有时您实际上需要更多的处理时间，可以是分钟或有时候小时，最后一个是，您通常需要更大的带宽来进行处理，因为所有数据都需要被传输到数据中心的某个地方进行处理和发送回来。因此，这需要大量的资源。所以说。边缘计算具有本地处理、实现低延迟和减少带宽的好处。

2024-03-26

850

NVIDIA发布地表最强GPU芯片Blackwell到底是纪念谁？

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美国时间3月21日，NVIDIA GTC主题演讲的舞台上闪耀着一道光芒，那就是联合创始人兼总裁黄仁勋推出的一项划时代的创新：Blackwell GPU。这款GPU并不仅仅是一块硬件，它仿佛是一座通向未来的桥梁，一个连接人类智慧与科技奇迹的纽带。

2024-03-25

940

转变癌症诊断：Path-BigBird 用于病理学报告的人工智能方法

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美国能源部橡树岭国家实验室（Oak Ridge National Laboratory）和路易斯安那州立大学（Louisiana State University）的研究人员与美国国家癌症研究所（National Cancer Institute，简称NCI）合作，开发了一种长序列AI转换器，能够处理数百万份病理报告，为研究癌症诊断和管理的专家提供更准确的癌症报告信息。

2024-03-25

730

一种持续预训练大语言模型简单且可扩展的方法

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在大型语言模型（LLMs）领域，我们常常听到微调LLMs以遵循指令的话题。但是如何为LLMs提供新知识或领域特定数据呢？通常，LLMs会在数十亿标记上进行常规预训练，一旦有新数据可用，就会重新开始这个过程。然而，新数据引起的分布转移通常会导致在先前数据上性能下降或对新数据适应性差。最新的《Simple and Scalable Strategies to Continually Pre-train Large Language Models》论文提供了一些宝贵的见解，指导如何在新数据上持续预训练LLMs，提出了一种更高效的解决方案是持续对这些模型进行预训练，这比重新训练节省了大量计算资源。

2024-03-25

1060

浙江大学研究团队如何在消费级GPU上实现对100B模型微调

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近年来，大型语言模型的快速发展为世界带来了巨大的价值，其优越性能源自它们所利用的庞大参数数量。然而，即使是目前内存容量最高的GPU，也只有80GB，远远不足以容纳这些庞大的参数及其相关的优化器状态，尤其在进行基于随机梯度下降的优化时。

2024-03-25

1680

华硕AIOT推出搭载NVIDIA RTX A5000 GPU的医用级电脑

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全球领先的 AIoT 解决方案提供商华硕物联网（ASUS IoT）本月宣布推出 MDS-M700，一款专为医疗环境设计的全新医疗箱式电脑。这款产品经过专业设计，旨在为医疗行业提供卓越的性能和服务。

2024-03-25

810

NVIDIA发布的人形机器人 Project GR00T 基础模型究竟是啥？

模型机器人 nvidia project 基础

NVIDIA 在2024GTC上宣布推出 GR00T 项目，这是一个面向人形机器人的通用基础模型，旨在进一步推动机器人和具身 AI 领域的突破。

2024-03-25

1810

优化内存使用:TensorRT-LLM和StreamingLLM在Mistral上提升推理效率

模型内存效率优化 LLM

内存是否不足以支持长时间聊天内容的#LLM应用？NVIDIA工程师Song Han 开发了StreamingLLM，集成了TensorRT LLM v0.8。让我们看看StreamingLLM在中的应用吧！

2024-03-25

1360

从数字化到智能化:华硕AIoT推动智能工厂的探索与案例分析

物联网监控解决方案数据系统

工业 4.0 促进了精确生产和快速灵活的变化。它加速了制造业智能制造的进步。如何将传统工厂转变为智能工厂？从数字化到工业4.0，工厂必须经历六个阶段，即计算机化、连接性、可见性、透明度、预测能力和适应性，以开发智能大脑并成为智能工厂。

2024-03-15

1050

利用生成式人工智能的力量：未来生产力的关键

部署基础模型数据人工智能

生成式人工智能将成为企业的强大工具，能帮助增强我们的工作与处理日常任务，使我们更高效、更有生产力。据最新研究估计，这项新技术每年将带来两万五千亿到四万亿美元的GDP增长。

2024-03-14

780

NVIDIA TensorRT通过8位量化将Stable Diffusion加速近2倍

量化模型人工智能 nvidia 解决方案

在充满活力的生成式人工智能领域，扩散模型以其能够通过文本提示生成高质量图像而脱颖而出。像Stable Diffusion这样的模型已经彻底改变了创意领域的格局。

2024-03-14

1530

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