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GPUS开发者

专注NVIDIA Jetson产品开发。
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在Jetson NANO上运行Yolov5,通过IMX477 CSI 相机进行目标检测
https://towardsdatascience.com/yolov5-object-detection-on-nvidia-jetson-nano-148cfa21a024
GPUS Lady
2021-09-22
4.9K2
在Jetson NANO 2GB 上安装Hello AI World环境
上一篇系列文章向大家介绍了 Hello AI World 在Jetson NANO 2GB 上运行Hello AI World。
GPUS Lady
2021-07-12
7450
如何分析机器学习中的性能瓶颈
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
GPUS Lady
2021-05-07
2.5K0
机器学习边缘产品评测:问推理性能哪家强?
https://tryolabs.com/blog/machine-learning-on-edge-devices-benchmark-report/
GPUS Lady
2020-07-20
1K0
NVIDIA NGC发布支持Jetpack 4.4容器
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。
GPUS Lady
2020-05-07
6480
在Jetson平台上用TensorRT加速PyTorch和TensorFlow时会遇到哪些坑儿?
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。
GPUS Lady
2020-05-07
1.4K0
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?
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。
GPUS Lady
2019-04-29
2.3K0
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