英伟达今天在德国Gamescom推出其新的GeForce RTX 2000系列显卡。虽然最近我们听到了许多风凉话，但GeForce RTX 2080终于正式上市了。RTX 2080基于英伟达新推出的图灵架构，旨在成功推出流行的GTX 1080，并在即将推出的游戏中推出新的实时光线跟踪效果。
AI 科技评论消息，自NVIDIA的Turing架构问世已经过去了一个多月时间，GeForce RTX 20系列的发布以及实时光线跟踪技术的推出，让NVIDIA将使用多年的“GeForce GTX”更名为“GeForce RTX“，并彻底改变了游戏显卡。实时光线跟踪、RT Core、Tensor核心、AI功能（即DLSS）、光线跟踪API，所有这些都汇集在一起，为游戏开发和GeForce显卡的未来发展指明了新方向。
今天，英伟达2019GPU 技术大会（GTC19）在美国加利福尼亚州圣何塞举行。在这一严重拖堂、长达2小时40分钟的Keynote演讲中，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋火力全开，宣布了该公司在软件、机器学习平台，以及自动驾驶上的一系列新动作。
最近几天，有关Nvidia新的图灵架构的消息从位于圣克拉拉的公司总部泄露出来。因此，该公司今天在其Siggraph主题演讲中宣布推出这款新架构以及Quadro系列中的三款面向专业工作站的显卡。
在3D创作领域，Blender是一款有名的开源开发软件。在里面，设计者可以创作包括静态图片与3D动画在内的多种3D视觉内容，甚至可以利用Cycles渲染器来运行光线追踪算法，以渲染出电影级逼真场景。因此它在影视、游戏设计等领域很受欢迎。
自从Julia团队提出“需要一流的语言、编译器和机器学习（ML）生态系统”以来，该领域呈现出一些有趣的发展趋势。
不安分的Lytro最近发布了名为“Lytro Volumn Tracer”(Lytro VT)的产品，它作为一套强大的工具可以用于CG 3D场景的光场体的创建，同时能够为用户提供视觉高质量以及完全沉浸式的VR体验。
Orin 架构以行业领先的性能为下一代边缘 AI 系统提供动力，该系统由 12 个 ARM Cortex A78 内核和 2 MB 三级缓存， NVIDIA Ampere 架构 GPU 提供 16 个流式多处理器或每个 SM 128 个 CUDA 内核的 SM，Orin 还具有用于工作负载的专用加速器，用于视频缩放、图像处理，还有光流加速器即OFA、2 个 JPEG 解码器、2 个深度学习加速器单元或支持张量 RT 的 DLA，用于深度学习操作，还有可编程视频加速器（PVA）和视频编解码引擎。Orin 使用高带宽 LPDDR5 内存，并具有一组丰富的 IO 连接选项，包括 22 个 PCI Express 通道、4 个千兆以太网连接器和 16 个 CSI 通道。凭借所有这些强大的功能，Jetson Orin 完全有能力应对边缘 AI 场景。
欢迎回到第三部分，也是我们的迷你WebGL教程系列的最后一部分。在此课程中，我们会会介绍光照和添加2D对象到场景中。新的内容很多，我们还是直接开始吧。
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。
请想象一下，在你面前有一个精致的薄透镜系统，你可以看到它的整个结构，如附图所示。这个系统中包含两个透镜，我们称它们为透镜L1和L2。这两个透镜分别具有焦点F1和F2，它们各自的焦点都是精确的，这意味着光线会在焦点处汇聚。在透镜系统内部，你会发现一个精巧的隔板，其特别之处在于它中心的一个孔。这个孔就像是一个窗户，允许光线穿过。
今天，在 Gamescom 的 NVIDIA keynote 演讲中，老黄不负众望，重磅发布新系列的高端显卡： GeForce RTX 2080，RTX 2080 Ti，以及 RTX 2070，都是“Founders”版本。
rs_pbrt是对《Physically Based Rendering,PBRT(光线跟踪：基于物理的渲染) 》这本书中代码的Rust实现。
在英伟达（NVIDIA）的显卡阵容中，Titan绝对是个奇葩。它是我们凡人能够接触到的显卡里最快的，而且现在被用来作为英伟达的主要工作站显卡。
计算机图形学被称为计算机「三大浪漫」之一，这个 GitHub 仓库将帮助迷茫的你快速入门。
Turing提供动力的TITAN可提供130 teraflops的深度学习功能，11 gigarays的光线追踪性能，可满足全球最苛刻的用户需求。
英伟达在2018科隆国际游戏展宣布，新款高端显卡GeForce RTX 2070，RTX 2080和RTX 2080 Ti正式问世。
1．灰度等级为256级，分辨率为2048*1024的显示器，至少需要的帧缓存容量为（ ）
通过这篇文章，我想分享 websurfx 项目的第一个稳定版本，该项目于10月1日发布。
为了加速AI研究和深度学习科学的进一步发展，NVIDIA研究团队宣布在加利福尼亚州圣克拉拉开设以AI / ML核心的实验室。
KeyShot Pro 10.1是一款功能强大的3D模型渲染软件，帮助你更好的创建3D渲染动画。其中KeyShot的GPU模式可用于实时渲染和本地渲染输出，一键访问GPU资源，从而利用多GPU性能扩展和支持NVIDIA RTX的GPU中的专用光线跟踪加速硬件。而keyshot10中文版中的降噪功能减少了解析渲染图像所需的时间，帮助你在更短的时间进行更加清晰的渲染！
KeyShot Pro 10.1是一款功能强大的3D模型渲染软件，帮助你更好的创建3D渲染动画。其中KeyShot的GPU模式可用于实时渲染和本地渲染输出，一键访问GPU资源，从而利用多GPU性能扩展和支持NVIDIA RTX的GPU中的专用光线跟踪加速硬件。而keyshot1中文版中的降噪功能减少了解析渲染图像所需的时间，帮助你在更短的时间进行更加清晰的渲染！
KeyShot Pro 10.1是一款功能强大的3D模型渲染软件，帮助你更好的创建3D渲染动画。其中KeyShot的GPU模式可用于实时渲染和本地渲染输出，一键访问GPU资源，从而利用多GPU性能扩展和支持NVIDIA RTX的GPU中的专用光线跟踪加速硬件。而keyshot10中文版中的降噪功能减少了解析渲染图像所需的时间，帮助你在更短的时间进行更加清晰的渲染。
我们都知道建模是为了研究某种现实或事物而建立相应的模型。但在thingjs开发平台来说，建模是为了让可视化更好展现。每个工程师的建模水平不同，做出来的模型也各有千秋，在平台上运行起来效果就会不一样，可从外形、运行速度、实际应用程度来考量，不过thingjs平台有免费海量模型以及3D建模服务、建模团队，当然我们更多的是鼓励大家自己动手操作，基于以上，只要你懂js和webgl就可以在平台上在线开始可视化应用，今天我们讲建筑建模。
【新智元导读】今天在刚刚结束的GTC 2018上，英伟达CEO黄仁勋说两件大事，一是发布了迄今最大的GPU，二是暂定自动驾驶暂停研发。随后英伟达股价下跌3.8%。GPU正在成为一种计算范式，但本质性突破乏善可陈，教主一路回顾过去创下的纪录，而鼎盛之下，衰退的迹象，似乎已经潜藏。 黄仁勋在熟悉的背景音乐中上场，GTC今年已经是第十年了。 称不上激昂，但显然迫不及待要分享。不是首先揭幕万众期待的新品，而是回归初心——黄仁勋说，图形技术是GPU的核心驱动力，是虚拟现实的根本，在各种各样的领域，我们想将信息和数据
目前最好的显卡排名，排在第一位的NVIDIA RTX 3090是现如今市面上性能最强的显卡，强的一塌糊涂，24GB的内存，支持8K分辨率，世上首款8K游戏显卡，核心是GA102，完整版的GA102核心有10752个流处理器，相当于Titan RTX的2.33倍，对比20系提升巨大，3090相比3080提升了15％左右，相比2080ti提升在43％左右，不论什么样的游戏都能完美的驾驭，不愧被称为地球最强。不过值得注意的是，RTX 3090是一块非常耗电的卡，并且需要一个体面的电源设备；在一个就是价格非常昂贵，让一般游戏玩家难以企及。
1999年,英伟达发布第一代GPU架构GeForce 256,标志着GPU时代的开始。随后,英伟达推出了Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing和Ampere等GPU架构,不断增强GPU的计算能力和程序性,推动GPU在图形渲染、人工智能和高性能计算等领域的应用。
3Dmax三维软件有很多渲染器，其中Scanline和Mental Ray是3Dmax自带的渲染器，还有部分渲染器是插件式的需要安装到3Dmax中才可以使用，比如：VRay、FinalRender、Corona Renderer、redshift等等。每个渲染器都有自己的优势，选择不同渲染器所达到效果也会不同。
DeepStream的Jetson版本基于JetPack 6.0 DP（开发者预览版）。此版本不适用于生产目的。
2018 即将结束，年末正是各种基准测试对比轮番出炉的时候，通过这些报告，我们可以看到 Linux 性能的各个方面在 2018 是如何发展的。但本文的这份性能对比会更加深入 —— 将研究五个主流 Linux 发行版在过去近三年里所经历的性能变化，而测试对象则是从 2016 年初开始的 CentOS, Clear Linux, Fedora, Ubuntu 和 openSUSE，到目前为止已安装稳定更新的最新版本。
当时这个项目一经发出，在Reddit上的热度就达到了2.1K，演示视频在Youtube上的观看量也达到了3万多次。
悉尼西南27公里处的澳大利亚利物浦市附近有一个新的大学校园，一个机场正在建设中。
Shadow Studio for mac一款AE真实阴影特效插件，可以轻松模拟各种阴影样式。Shadow Studio mac是拥有柔和阴影，径向阴影，内部阴影，长阴影等多功能多线程插件，使用起来非常简单。让之间的过渡更加自然，提高你编辑效率！
Chrome Lighthouse 已经存在了一段时间了，但如果我要求你解释一下它能做什么，你能解释清楚吗？
这份演讲是为用过 PyTorch并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎：PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
这份演讲是为用过 并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎：PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wpxu08/article/details/70208378
基于 GPU 的科学可视化计算（Visualization in Scientific Computing），在研究和工程运用上都取得了卓越的成果。由于科学可视化计算处理的数据量极大 （人体 CT、地质勘探、气象数据、流体力学等），仅仅基于 CPU 进行计算完全不能满足实时性要求，而在 GPU 上进行计算则可以在效率上达到质的突破，许多在 CPU 上非常耗时的算法，如体绘制中的光线投射算法，都可以成功移植到 GPU 上，所以基于 GPU 的科学可视化研究目前已经成为主流。
AI芯片巨头英伟达的2018，再糟糕不过，所以2019年GTC大会，也比以往更受关注。
本文介绍了计算几何中的算法及相关问题，从几何及算法的角度分析了计算机科学中的相关算法，包括B样条、NURBS曲线、曲面、计算几何中的经典问题，如Voronoi图、Delaunay三角剖分、地图叠合、运动规划、三维重建等。文章还介绍了计算机辅助几何设计在计算机图形学、计算机视觉、机器人学、人工智能等新兴学科中的应用。
来源：HyperAI超神经 本文约2300字，建议阅读5分钟 本文带你了解目标跟踪。 目标跟踪 (Object Tracking) 是机器视觉领域的重要课题，根据跟踪目标的数量，可分为单目标跟踪 (Single Object Tracking，简称 SOT) 和多目标跟踪 (Multi Object Tracking，简称 MOT)。 多目标跟踪往往因为跟踪 ID 众多、遮挡频繁等，容易出现目标跟丢的现象。借助跟踪器 DeepSORT 与检测器 YOLO v5，可以打造一个高性能的实时多目标跟踪模型。 本文
今天这个部分讲完后，下期将开始讲解 Texture and Surface Memory 3.2.9. Error Checking All runtime functions return an error code, but for an asynchronous function (see Asynchronous Concurrent Execution), this error code cannot possibly report any of the asynchronous errors
主动视觉跟踪（Visual Active Tracking）是指智能体根据视觉观测信息主动控制相机的移动，从而实现对目标物体的跟踪（与目标保持特定距离）。主动视觉跟踪在很多真实机器人任务中都有需求，如用无人机跟拍目标拍摄视频，智能跟随旅行箱等。要实现主动视觉跟踪，智能体需要执行一系列的子任务，如目标识别、定位、运动估计和相机控制等。
机器之心报道 编辑：张倩 我们什么时候能摆脱笨重的 VR 头显呢？ 自从去年马克 · 扎克伯格宣布将全力开发「元宇宙」之后，VR、AR 等技术就在世界范围内掀起了新一轮的热潮。 这些技术为计算机图形应用等领域提供了前所未有的用户体验。然而，时至今日，VR 头显的笨重依然是一个绕不开的问题，同时也阻碍了 VR 走进大众的日常生活。 这一问题源于 VR 显示光学的放大原理，即通过透镜将小型微显示器的图像放大。这种设计要求微显示器和镜片之间有一段相对较大的距离，因此当前的 VR 头显普遍比较笨重，佩戴起来很不舒服
想要获取免费算力？可能最常见的方法就是薅谷歌的羊毛，不论是 Colab 和 Kaggle Kernel，它们都提供免费的 K80 GPU 算力。不过虽然 K80 这种古董级的 GPU 也能提供可观的算力，但我们发现用于试验模型越来越不够用了。尤其最近的 Transformer 或 GPT-2 等复杂模型，不是训练迭代时间长，就是被警告显存已满。
内容概要：目标跟踪作为一个非常有前景的研究方向，常常因为场景复杂导致目标跟丢的情况发生。本文按照跟踪目标数量的差异，分别介绍了单目标跟踪及多目标跟踪。
这是刚碰到的一个网站，内容太令人兴奋了，全部是使用Excel来建立的各种各样的动画模型。并且，示例工作簿可以随便下载，方便研究学习。
令人不可思议的是，就如谷歌科学家 Jon Barron 在推特上表示的：18 个月前，训练 NeRF 还需要 5 小时；2 个月前，训练 NeRF 最快也需要 5 分钟；就在近日，英伟达的最新技术——基于多分辨率哈希编码的即时神经图形基元，将这一过程缩减到只有 5 秒！！？？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
