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GPUS开发者

专注NVIDIA Jetson产品开发。

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用Jetson NANO做个AI喂鸟器

github tensorflow shell git 开源

国外一个开发者在NVIDIA的论坛上分享了一个有趣的项目——他利用Jetson NANO在花园里做了一喂鸟器。为了更多地了解被这个喂鸟器吸引来的鸟类，他还开发了一个系统来跟踪访问喂鸟器的动物。

2023-01-04

2870

利用Jetson NANO做一个急性淋巴细胞白血病分类器

tensorflow 深度学习机器学习神经网络人工智能

急性淋巴细胞白血病（ALL）是一种起源于淋巴细胞的B系或T系细胞在骨髓内异常增生的恶性肿瘤性疾病。异常增生的原始细胞可在骨髓聚集并抑制正常造血功能，同时也可侵及骨髓外的组织，如脑膜、淋巴结、性腺、肝等。

2021-09-22

5030

2021年下半年及2022年NVIDIA 嵌入式产品Jetson 软件规划

linux tensorflow

NVIDIA不断投资于JetPack，并定期发布软件更新，以实现性能改进、新功能以及对新模块和开发人员工具包的支持。在本次发布中，我们提供了有关2H-2021和2022的当前软件路线图的详细信息。请注意，此计划可能会更改。

2021-06-01

1.1K0

如何分析机器学习中的性能瓶颈

pytorch tensorflow

软件性能分析是达到系统最佳效能的关键，数据科学和机器学习应用程序也是如此。在 GPU 加速深度学习的时代，当剖析深度神经网络时，必须了解 CPU、GPU，甚至是可能会导致训练或推理变慢的内存瓶颈

2021-05-07

2.4K0

深度学习这些概念都弄清楚了么？TF、TLT、TRT、DS....

神经网络 sdk ide 视频分析 tensorflow

深度学习是机器学习的一个分支,其特点是使用几个,有时上百个功能层。深度学习已经从能够进行线性分类的感知器发展到添加多层来近似更复杂的函数。加上卷积层使得小图像的处理性能有了提升，可以识别一些手写数字。现在，随着大型图像数据集的可用性和高性能并行计算卷积网络正在大规模图像上得到应用，从而实现了以前不实用的广泛应用。

2021-03-12

8770

ASUS推出工业级AI加速卡，发力工业智能化

tensorflow 机器学习神经网络深度学习

随着企业继续投资利用人工智能软件和平台功能的项目，预计全球在人工智能（AI）系统上的支出将保持强劲的增长轨迹。根据最近更新的国际数据公司（IDC）发布的《全球人工智能系统支出指南》里指出，到2023年，人工智能系统的支出将达到979亿美元，是2019年375亿美元支出的两倍半。同时IDC的专家表示：“人工智能（AI）已经远远超越了原型设计，进入了执行和实施阶段。“各行各业的战略决策者现在都在努力解决如何有效地进行AI规划的问题。

2021-03-12

4990

美女小姐姐在Jetson Xavier NX上实现车道线检测

tensorflow python 容器镜像服务

https://esthermakes.tech/blog/2021/01/09/lanenet-on-nvidia-jetson/

2021-02-05

1.6K0

一大波更新，Jetpack4.4这次稳了

tensorflow sdk dp jetpack nvidia

注意咯，NVIDIA Jetson下载中心一大波更新，Jetpack 4.4也终于去掉了DP字样。

2020-07-09

1.1K0

NVIDIA NGC发布支持Jetpack 4.4容器

容器 tensorflow pytorch python

为了帮助开发人员使用NVIDIA Jetson开发工具包，NVIDIA在NGC（NVIDIA GPU Cloud）上发布了新的容器，其中包括最新的AI框架和依赖项。新的容器可以大大减少安装时间，帮助机器人和自动机器开发人员立即开始他们的项目。

2020-05-07

6240

在Jetson平台上用TensorRT加速PyTorch和TensorFlow时会遇到哪些坑儿？

神经网络 pytorch tensorflow

在本次演讲中，NVIDIA工程师将探讨为NVIDIA Jetson开发实时神经网络应用程序的技术。工程师将介绍使用PyTorch和TensorFlow框架设计的用于分析和优化神经网络的各种工作流。

2020-05-07

1.3K0

2019年NVIDIA 10大开发者故事：第一名你绝对想不到...

深度学习人工智能神经网络卷积神经网络 tensorflow

从基于jetson的服务robodog，到能够即时检测血液中癌症的算法，这些都是今年在NVIDIA开发者新闻中心报道的十大AI开发者故事。

2019-12-19

6920

NVIDIA Xavier性能没有达到预期怎么办？

https 网络安全 tensorflow github git

最近遇到好些用户在使用NVIDIA Xavier 的时候遇到性能没达到预期的情况：

2019-11-21

2.3K0

边缘计算笔记（二）: 从tensorflow生成tensorRT引擎的方法

文件存储 python 数据结构 tensorflow

完整内容主要介绍使用TensorFlow开发的深度神经网络如何部署在NVIDIA Jetson上，并利用TensorRT加速到5倍。

2019-06-21

4K0

边缘计算笔记（三）：从Tensorflow生成TensorRT引擎的方法（完结篇）

文件存储 tensorflow c++github git

例如我们想将训练好的Inception V1现成模型，从TensorFlow转换为TensorRT，我们可以从（TensorBoard）显示的结构图的最发现找到输入节点，（从该节点的右上角信息）中，

2019-06-21

4.1K0

边缘计算笔记（一）: Jetson TX2上从TensorFlow 到TensorRT

深度学习神经网络 tensorflow github git

NVIDIA去年发布了一个线上讲座，题目是《 AI at the Edge TensorFlow to TensorRT on Jetson 》。

2019-06-18

4.6K0

Intel为什么强调NVIDIA Tensor Core GPU非常适合推理

神经网络深度学习人工智能 tensorflow 推荐系统

英特尔(Intel)上周就这么做了，将两款最昂贵的cpu与英伟达(NVIDIA) gpu的推理性能进行了比较。

2019-05-29

2.9K0

有人对比测试Google Coral Edge TPU和NVIDIA Jetson Nano，结果居然是....

我在这里会附上他的测试结果，实际我认为国内某些公众号会把这篇文章翻译成中文（现在TPU和Nano都是炙手可热的热点啊），所以我就先撕为敬！

2019-04-29

3.5K0

为了加速在GPU上进行深度学习训练，NVIDIA原来还做了这么多事情，你都知道么?

windows tensorflow pytorch 深度学习容器

不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力。NVIDIA每个月都会发布优化的NGC容器，为深度学习框架和库提供更好的性能，帮助科学家最大限度地发挥他们的潜力。英伟达持续投资于完整的数据科学栈，包括GPU架构、系统和软件栈。这种整体的方法为深度学习模型培训提供了最好的性能，NVIDIA赢得了提交给MLPerf的所有六个基准测试，这是第一个全行业的AI基准测试。NVIDIA在最近几年引入了几代新的GPU架构，最终在Volta和图灵GPU上实现了张量核心架构，其中包括对混合精度计算的本机支持。NVIDIA在MXNet和PyTorch框架上完成了这些记录，展示了NVIDIA 平台的多功能性。

2019-04-29

2.2K0

史上最完整的GPU卡Tensonflow性能横向评测

机器学习神经网络人工智能 tensorflow

1.RTX Titan具有良好的fp32和fp16计算性能。它的特点类似于RTX 2080Ti，但它有两倍的内存和更好的性能。

2019-03-07

2.6K0

【在线视频】如何在GPU上进行混合精度训练

编程算法 tensorflow 安全 matlab

使用精度低于FP32的系统可以减少内存使用，允许部署更大的网络。数据传输需要更少的时间，而且计算性能会提高，尤其是在NVIDIA gpu上，它的Tensor Core支持这种精度。DNNs的混合精度训练实现了两个主要目标:

2018-09-29

1.8K0

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