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圖形處理器（英語：Graphics Processing Unit，縮寫：GPU），又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片，是一種專門在個(gè)人電腦、工作站、游戲機(jī)和一些移動(dòng)設(shè)備（如平板電腦、智能手機(jī)等）上圖像運(yùn)算工作的微處理器。

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如何使用NVIDIA Docker部署GPU服務(wù)器應(yīng)用程序

　　在 NVIDIA ，我們以各種方式使用容器，包括開發(fā)、測(cè)試、基準(zhǔn)測(cè)試，當(dāng)然還有生產(chǎn)中的容器，作為通過 NVIDIA DGX-1 的云管理軟件部署深度...

2022-04-27 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 3.7k 0

使用NVIDIA Docker在容器運(yùn)行時(shí)啟用GPU

　　最新的 NVIDIA 驅(qū)動(dòng)程序。使用程序包管理器安裝 cuda-drivers 包，或者使用驅(qū)動(dòng)程序下載網(wǎng)站中的安裝程序。請(qǐng)注意，使用 cu...

2022-04-27 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 8.1k 0

如何簡(jiǎn)化Kubernetes中的GPU管理

　　如上所述，操作員狀態(tài)機(jī)包括驗(yàn)證步驟，以確保組件已成功啟動(dòng)。操作員調(diào)度一個(gè)簡(jiǎn)單的 CUDA 工作負(fù)載（在本例中是一個(gè) vectorAdd 示例）。如果...

2022-04-27 標(biāo)簽：NVIDIA gpu CUDA 2.5k 0

CUDA和NVIDIA Ampere微體系結(jié)構(gòu)GPUs

　　A100 是第一款 GPU 可以通過 NVLink 擴(kuò)展到完整的 GPU ，也可以通過降低每個(gè) GPU 實(shí)例的成本，使用 MIG 擴(kuò)展到許多用戶。 ...

2022-04-27 標(biāo)簽：NVIDIA gpu CUDA 3.3k 0

使用NVIDIA DCGM構(gòu)建GPU監(jiān)控解決方案

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2022-04-27 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 數(shù)據(jù)中心 1.8萬 0

使用NVIDIA VPI降低圖像的時(shí)間噪聲

　　在本文中，我們將向您展示如何在 Jetson 產(chǎn)品系列上運(yùn)行時(shí)間降噪（ TNR ）示例應(yīng)用程序。

2022-04-27 標(biāo)簽：嵌入式 gpu SDK 2.8k 0

使用人工智能開發(fā)最精確的零售預(yù)測(cè)解決方案

對(duì)這些技術(shù)的全面探索超出了本筆記本的范圍。然而， RAPIDS 集成到許多云 ML 框架做 HPO 以及許多不同的開源工具。能夠使用 RAPI...

2022-04-27 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8k 0

使用FIL加速基于樹模型的推理與預(yù)測(cè)

　　稀疏樹存儲(chǔ)。如果稀疏樹的分支早于最大深度 d 結(jié)束，則不會(huì)為該分支的潛在子級(jí)分配存儲(chǔ)。這可以節(jié)省大量?jī)?nèi)存。雖然深度為 30 的稠密的樹總是需要超...

2022-04-27 標(biāo)簽：cpu gpu 2.5k 0

人工智能研究人員利用靜止圖像創(chuàng)建循環(huán)視頻

　　研究人員使用了 NVIDIA Pix2PixHD 用于運(yùn)動(dòng)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的 GAN 模型，以及 FlowNet2 和 PWC-Net 。模型進(jìn)行訓(xùn)練和...

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NVIDIA CloudXR和RTX GPU在數(shù)字人Judy的應(yīng)用

人工智能熱潮激發(fā)了諸多領(lǐng)域的創(chuàng)新與成就，隨著軟硬件解決方案的日益成熟，行業(yè)生態(tài)的豐富性與包容性讓元宇宙及其重要組成部分——數(shù)字人受到了前所未有的關(guān)注。

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CUDA編程模型如何在c++實(shí)現(xiàn)

　　NVIDIA GPU 架構(gòu)圍繞可擴(kuò)展的多線程流式多處理器（SM： Streaming Multiprocessors）陣列構(gòu)建。當(dāng)主機(jī) CPU ...

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使用CUDA流順序內(nèi)存分配器助于提高現(xiàn)有應(yīng)用程序的性能

　　為了衡量新的流式有序分配器在實(shí)際應(yīng)用程序中的性能影響，以下是來自 RAPIDS GPU 大數(shù)據(jù)基準(zhǔn) （ GPU -bdb］的結(jié)果。

2022-04-21 標(biāo)簽：gpu API CUDA 5.4k 0

使用cuxfilter在Python中構(gòu)建交互式儀表板

　　繼續(xù)改進(jìn)我們的 GPU 交叉過濾器儀表板庫 cuxfilter 的用戶體驗(yàn)和功能。下面簡(jiǎn)要介紹一下它的最新功能。

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GPU加速 Node.js實(shí)現(xiàn)可視化和更高的速度

　　前面的最后一個(gè)示例是一個(gè)僅服務(wù)器端的 ETL 管道，沒有任何可視化。我們有一個(gè)使用 cuDF 綁定和互動(dòng)筆記本桌面應(yīng)用程序的簡(jiǎn)單 ETL 流程示...

2022-04-21 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 可視化 3.9k 0

通過NVIDIA TensorRT加速夸克瀏覽器AI應(yīng)用

　　通過這次對(duì)OCR全流程的性能優(yōu)化，夸克瀏覽器也積累了一套適合內(nèi)部使用的模型性能優(yōu)化方案，在遇到其他模型性能問題時(shí)也有的放矢。目前夸克已經(jīng)把Tenso...

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NVIDIA T4 GPU和TensorRT加速微信搜索速度

　　使用NVIDIA T4 GPU以及TensorRT推理引擎進(jìn)行INT8低精度推理，極大提升了微信搜索的速度，進(jìn)一步提升了用戶體驗(yàn)，節(jié)約了公司成本。

2022-04-21 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 計(jì)算機(jī) 2.4k 0

NVIDIA助力騰訊AI LAB打造一體AI生態(tài)

　　在虛擬人項(xiàng)目中，NVIDIA CUDA技術(shù)大幅提升了渲染速度，NVIDIA TensorRT 方便快速地加速深度學(xué)習(xí)模型的推理，結(jié)合MPS技術(shù)，實(shí)現(xiàn)...

2022-04-21 標(biāo)簽：NVIDIA gpu AI 1.5k 0

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　　為了充分利用NVIDIA V100 GPU的Tensor core，騰訊“開悟”AI開放研究平臺(tái)希望能夠使用TensorRT FP16精度來加速推...

2022-04-21 標(biāo)簽：NVIDIA gpu AI 2k 0

使用RAPIDS加速實(shí)現(xiàn)SHAP的模型可解釋性

　　模型解釋性幫助開發(fā)人員和其他利益相關(guān)者理解模型特征和決策的根本原因，從而使流程更加透明。能夠解釋模型可以幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家解釋他們的模型做出決策的原因...

2022-04-21 標(biāo)簽：gpu 機(jī)器學(xué)習(xí) 3.7k 0

摩爾線程與Ampere Computing（安晟培半導(dǎo)體）共同加速云計(jì)算應(yīng)用

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2022-04-20 標(biāo)簽：云計(jì)算 gpu 安晟培半導(dǎo)體 3.9k 0

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