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加利福尼亚州圣克拉拉—2024 年 8 月 27 日—NVIDIA 于今日发布预训练、可定制 AI 工作流目录 NVIDIA NIM™ Agent Blueprints，为数百万企业开发者提供全套软件，可为典型用例构建和部署生成式 AI 应用。目前覆盖的用例包括客服虚拟形象、检索增强生成、药物研发虚拟筛选等。 通过 NIM Agent Blueprints，开发者能够迅速开始创建使用一个或多个 AI 智能体的 AI 应用，包括使用 NVIDIA NeMo™、NVIDIA NIM 与合作伙伴微服务构建的示例应用、参考代码、自定义文档以及用于部署的 Helm 图表。 企业可以使用自己的业务数据修改 NIM Agent Blueprints，并在加速的数据中心和云中运行其生成式 AI 应用。借助 NIM Agent Blueprints，企业可以根据用户反馈不断完善其 AI 应用，形成一个数据驱动型的 AI 飞轮。 首批 NIM Agent Blueprints 现已推出，包括适用于客户服务的数字人工作流、适用于计算机辅助药物研发的生成式虚拟筛选工作流，以及适用于企业检索增强生成（RAG）的多模态 PDF 数据提取工作流。其中，多模态 PDF 数据提取工作流能够利用大量业务数据生成","listText":"可定制工作流目录加快核心生成式 AI 用例的部署速度。首批用例包括客户服务、药物研发和 PDF 数据提取，未来将加入更多用例 企业可以使用 NIM Agent Blueprints 以及 NVIDIA AI Enterprise 平台中的 NIM 微服务与 NeMo 框架构建和运行他们的 AI 应用，创建数据驱动型 AI 飞轮 埃森哲、思科、戴尔科技、德勤、慧与、联想、SoftServe、World Wide Technology 等首批合作伙伴向全球企业提供 NIM Agent Blueprints 加利福尼亚州圣克拉拉—2024 年 8 月 27 日—NVIDIA 于今日发布预训练、可定制 AI 工作流目录 NVIDIA NIM™ Agent Blueprints，为数百万企业开发者提供全套软件，可为典型用例构建和部署生成式 AI 应用。目前覆盖的用例包括客服虚拟形象、检索增强生成、药物研发虚拟筛选等。 通过 NIM Agent 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Llama 3 系列和 Mistral AI 模型等领先的大语言模型，并使用运行在 NVIDIA DGX Cloud 上的 NVIDIA NIM 微服务进行优化。 这项服务于今日在 SIGGRAPH 大会上发布，它将帮助开发者利用托管在 Hugging Face Hub 上的开源 AI 模型快速建立原型并将其部署在生产中。Enterprise Hub 用户可以利用 NVIDIA NIM 进行无服务器推理，以提高灵活性，尽可能降低基础设施用度并优化性能。 推理服务补充了在 DGX Cloud 端的训练（Train on DGX Cloud），一种已在 Hugging Face 上提供的 AI 训练服务。 由于开发者面对着越来越多的开源模型，可供其轻松比较各种选项的资源中心会非常有帮助。这些训练和推理工具为 Hugging Face 开发者提供了在 NVIDIA 加速基础设施上试验、测试和部署先进模型的新方法。它们可以通过 Hugging Face 模型卡上的“训练”和“部署”下拉菜单轻松访问，用户只需点击几下就能轻松使用这些功能。 开始使用由 NVIDIA NIM 提供支持的推理即服务。 不仅限于 Token 层面的提升 — NVIDIA NIM 带来巨大优势 NVIDIA NIM 是一系列 AI 微服务（包括 NVIDIA AI 基础模型和开源社区模型）的集合，而且已使用行业标准应用编程接口 (API) 针对推理进行了优化。 NIM 为用户带来更高的 token 处理效率 — token 是语言模型使用和生成的数据单位。经优化的微服务还能改善底层 NVIDIA DGX Cloud 基础架","listText":"全球最大人工智能社区之一 Hugging Face 平台上的 400 万开发者在一些最热门的 AI 模型上可轻松获得 NVIDIA 加速推理。 借助新的推理即服务能力，开发者将能够快速部署 Llama 3 系列和 Mistral AI 模型等领先的大语言模型，并使用运行在 NVIDIA DGX Cloud 上的 NVIDIA NIM 微服务进行优化。 这项服务于今日在 SIGGRAPH 大会上发布，它将帮助开发者利用托管在 Hugging Face Hub 上的开源 AI 模型快速建立原型并将其部署在生产中。Enterprise Hub 用户可以利用 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新推出的内容包括适用于AI模型的 NVIDIA NIM™ 微服务，这些微服务可生成回答用户查询的 OpenUSD 语言、生成 OpenUSD Python 代码、将材质应用于 3D 物体、理解 3D 空间和物理学以帮助加快数字孪生的开发等。其他还包括可用于机器人和工业仿真数据格式的全新 USD 连接器，以及各种开发者工具，用户可通过它们将海量 NVIDIA RTX™ 全光线追踪数据集传输到 Apple Vision Pro。 NVIDIA Omniverse 与仿真技术副总裁 Rev Lebaredian 表示：“重工业的生成式 AI 潮已经到来。直到最近，数字世界的主要用户还是创意行业；而现在，借助 NVIDIA NIM 微服务为 OpenUSD 带来的增强功能和可访问性，各个行业都可以创建基于物理学的虚拟世界和数字孪生，在加快创新的同时，为机器人这次新一轮 AI 技术热潮做好准备。” 通过 NVIDIA NIM 将生成式 AI 应用于 USD NVIDIA 开发的全球首个用于 OpenUSD 开发的生成式 AI 模型将以 NVIDIA NIM 微服务 的形式提供。借助这些模型，开发者能够将生成式 AI copilot 和智能体整合到 USD 工作流中，拓宽 3D 世","listText":"丹佛—SIGGRAPH—当地时间 2024 年 7 月 29 日——NVIDIA 于今日发布通用场景描述 (OpenUSD) 的重大成果。这将扩大这一通用 3D 数据交换框架在机器人、工业设计和工程领域的应用，提高开发者为AI新一轮发展构建高精度虚拟世界的能力。 通过基于 OpenUSD 的全新生成式AI，以及在 NVIDIA Omniverse 平台构建的 NVIDIA 加速的开发框架，越来越多的行业现在能够开发出用于可视化工业设计和工程项目的应用，以及用于构建新一代物理 AI 和机器人的环境仿真的应用。 新推出的内容包括适用于AI模型的 NVIDIA NIM™ 微服务，这些微服务可生成回答用户查询的 OpenUSD 语言、生成 OpenUSD Python 代码、将材质应用于 3D 物体、理解 3D 空间和物理学以帮助加快数字孪生的开发等。其他还包括可用于机器人和工业仿真数据格式的全新 USD 连接器，以及各种开发者工具，用户可通过它们将海量 NVIDIA RTX™ 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创始人兼首席执行官马克·扎克伯格探讨了开源 AI 和 AI 助手的变革潜力。 扎克伯格首先宣布推出 AI Studio。这是一个新平台，允许用户创建、分享和发现 AI 角色，使数百万创作者和小型企业能够更方便地使用 AI。 黄仁勋表示：“未来，可能每家餐厅、每个网站都会使用这些 AI 功能。” 扎克伯格回应道：“就像现在每家企业都有电子邮件地址、网站和社交媒体账号一样，我认为在未来，每家企业都会拥有一个 AI。” Meta 的成功证明扎克伯格之前做了正确的事情。黄仁勋称赞扎克伯格和 Meta 是 AI 领域的领导者。 黄仁勋说：“你们在 AI 领域做了令人惊叹的工作”，他提到了 Meta 在计算机视觉、语言模型和实时翻译方面的进展。“我们都在使用 Meta 开发的 PyTorch。” 开源在推动 AI 发展中的重要性 扎克伯格强调了开源在推动 AI 发展中的重要性，并与黄仁勋共同指出开放平台对创新尤为关键。 Meta 已迅速成为 AI 领域的领导者，在各项业务中充分利用 AI。最值得关注的是 Meta AI 已被用于 Facebook、Instagram 和 WhatsApp。Meta 还在整个行业推进开源 AI 的发展，近期发布了 Llama 3.1 大模型。 该开源模型花费了大量时间和训练资源投入。这个迄今为止最大的 Llama 版本拥有 4050 亿个参数，使用 16000 多个 NVIDIA H100 GPU 进行了训练。 扎克伯格表示：“过去，推动所有改进的要素之一是每种类型的内容都有不同的模型。现在，随着模型变得更大、更通用，这种情况正在不断改善。有时我会梦想有一天，Facebook 或 Instagram 整个平台就像一个单一的 AI 模型，它将所有这些不","listText":"在备受期待的 SIGGRAPH 2024 炉边谈话中，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋和 Meta 创始人兼首席执行官马克·扎克伯格探讨了开源 AI 和 AI 助手的变革潜力。 扎克伯格首先宣布推出 AI Studio。这是一个新平台，允许用户创建、分享和发现 AI 角色，使数百万创作者和小型企业能够更方便地使用 AI。 黄仁勋表示：“未来，可能每家餐厅、每个网站都会使用这些 AI 功能。” 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倍的能耗，而且能完成同样的处理工作，”黄仁勋表示。“作为社会的一分子，我们首先要做的就是加速所能加速的每一个应用，进而减少全球能耗。” 伴随这次对话，NVIDIA 发布了一系列创新技术。 NVIDIA 推出了一套全新的 NIM 微服务，专门针对不同工作流提供定制服务，包括 OpenUSD、3D 建模、物理学、材质、机器人、工业数字孪生和物理 AI。这些更新旨在赋能开发人员，特别是在 DGX Cloud 上集成 Hugging Face 推理即服务。 此外，Shutterstock 还推出了一项生成式 3D 服务，Getty Images 通过利用 NVIDIA Edify 技术升级了其产品。 在 AI 和图形领域，NVIDIA 发布了全新的 OpenUSD NIM 微服务和参考工作流，专为生成式物理 AI 应用而设计。 这包括一项通过面向机器人仿真的全新 NIM 微服务来加速人形机器人开发计划。 全球最大的广告公司 WPP 还正在为可口可乐公司使用 Omniverse 驱动的生成式 AI，进而提升品牌真实性，同时展现了 NVIDIA 的 AI 技术进步在各行各业的实际应用。 黄仁勋和 Goode 首先探讨了视觉计算如何推动诸多技术的崛起，从电脑游戏到数字动画、GPU 加速计算再到最近由工业级 AI 工厂驱动的生成式 AI。所有这些进步都是相辅相成的","listText":"NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示，深度植根于视觉计算的生成式 AI 正在增强人类的创造力，而加速计算有望显著提高能源效率。 本周在丹佛市举行的 SIGGRAPH 专业图形大会是探讨未来发展的绝佳场所。 “每个人都将拥有 AI 助手，”黄仁勋表示，“每家企业，每个岗位，都将拥有 AI 助手。” 生成式 AI 有望提高人类生产力，其所依赖的加速计算技术也将让计算更加节能，黄仁勋表示。 “加速计算可以节省 20 倍甚至 50 倍的能耗，而且能完成同样的处理工作，”黄仁勋表示。“作为社会的一分子，我们首先要做的就是加速所能加速的每一个应用，进而减少全球能耗。” 伴随这次对话，NVIDIA 发布了一系列创新技术。 NVIDIA 推出了一套全新的 NIM 微服务，专门针对不同工作流提供定制服务，包括 OpenUSD、3D 建模、物理学、材质、机器人、工业数字孪生和物理 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模型开发者和软件制造商提供一套服务、模型以及计算平台，以开发、训练和构建下一代人形机器人。 整套产品包括用于机器人仿真和学习的全新 NVIDIA NIM™ 微服务和框架、用于运行多阶段机器人工作负载的 NVIDIA OSMO 编排服务，以及支持 AI 和仿真的远程操作工作流，该工作流允许开发者使用少量人类演示数据来训练机器人。 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“AI 的下一波浪潮是机器人，其中最令人兴奋的发展之一是人形机器人。我们正在推进整个 NVIDIA 机器人堆栈的发展，面向全球人形机器人开发者和公司开放访问，让他们能够使用最符合其需求的平台、加速库和 AI 模型。” 借助 NVIDIA NIM 和 OSMO 加速开发 NIM 微服务提供了由 NVIDIA 推理软件提供支持的预构建容器，使开发者能够将部署时间从数周缩短到几分钟。机器人专家将能够通过两项新的 AI 微服务，在 NVIDIA Isaac Sim™（基于 NVIDIA Omniverse™ 平台构建的机器人仿真参考应用）中增强生成式物理 AI 仿真工作流。 MimicGen NIM 微服务可根据 Apple Vision Pro 等空间计算设备记录的远程操作数据，生成合成运动数据。Robocasa NIM 微服务可在 OpenUSD（一个用于在 3D 世界中进行开发和协作的通用框架）中生成机器人任务和仿真就绪环境。 现已推出的 NVIDIA OSMO 是一项云原生托管服务，允许用户跨分布式计算资源来协调和扩展复杂的机器人开发工作流，无论是在本地还是在云端。 OSMO 大大简化了机器人训练和仿真工作流，将部署和开发周期从数月缩短到一周内。用户可以对各","listText":"丹佛—SIGGRAPH—当地时间 2024 年 7 月 29 日—为加速全球人形机器人的发展，NVIDIA 于今日宣布，为全球领先的机器人制造商、AI 模型开发者和软件制造商提供一套服务、模型以及计算平台，以开发、训练和构建下一代人形机器人。 整套产品包括用于机器人仿真和学习的全新 NVIDIA NIM™ 微服务和框架、用于运行多阶段机器人工作负载的 NVIDIA OSMO 编排服务，以及支持 AI 和仿真的远程操作工作流，该工作流允许开发者使用少量人类演示数据来训练机器人。 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“AI 的下一波浪潮是机器人，其中最令人兴奋的发展之一是人形机器人。我们正在推进整个 NVIDIA 机器人堆栈的发展，面向全球人形机器人开发者和公司开放访问，让他们能够使用最符合其需求的平台、加速库和 AI 模型。” 借助 NVIDIA NIM 和 OSMO 加速开发 NIM 微服务提供了由 NVIDIA 推理软件提供支持的预构建容器，使开发者能够将部署时间从数周缩短到几分钟。机器人专家将能够通过两项新的 AI 微服务，在 NVIDIA Isaac Sim™（基于 NVIDIA Omniverse™ 平台构建的机器人仿真参考应用）中增强生成式物理 AI 仿真工作流。 MimicGen NIM 微服务可根据 Apple Vision Pro 等空间计算设备记录的远程操作数据，生成合成运动数据。Robocasa NIM 微服务可在 OpenUSD（一个用于在 3D 世界中进行开发和协作的通用框架）中生成机器人任务和仿真就绪环境。 现已推出的 NVIDIA OSMO 是一项云原生托管服务，允许用户跨分布式计算资源来协调和扩展复杂的机器人开发工作流，无论是在本地还是在云端。 OSMO 大大简化了机器人训练和仿真工作流，将部署和开发周期从数月缩短到一周内。用户可以对各","text":"丹佛—SIGGRAPH—当地时间 2024 年 7 月 29 日—为加速全球人形机器人的发展，NVIDIA 于今日宣布，为全球领先的机器人制造商、AI 模型开发者和软件制造商提供一套服务、模型以及计算平台，以开发、训练和构建下一代人形机器人。 整套产品包括用于机器人仿真和学习的全新 NVIDIA NIM™ 微服务和框架、用于运行多阶段机器人工作负载的 NVIDIA OSMO 编排服务，以及支持 AI 和仿真的远程操作工作流，该工作流允许开发者使用少量人类演示数据来训练机器人。 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“AI 的下一波浪潮是机器人，其中最令人兴奋的发展之一是人形机器人。我们正在推进整个 NVIDIA 机器人堆栈的发展，面向全球人形机器人开发者和公司开放访问，让他们能够使用最符合其需求的平台、加速库和 AI 模型。” 借助 NVIDIA NIM 和 OSMO 加速开发 NIM 微服务提供了由 NVIDIA 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思维的融合策略下，加速模仿人类驾驶决策过程，提升了智能驾驶对复杂交通环境的适应性。同时，NVIDIA 利用云端训练和推理，助力理想汽车的 AI 助手“理想同学“在智能座舱中提供三维空间交互体验，打造了更加自然和个性化的车内空间。&nbsp; 未来交通运输业需要智能化的解决方案 智能驾驶技术正与人类的认知和决策过程相结合，开创未来交通运输业的新时代。通过端到端模型和大语言模型等先进技术的应用，智能驾驶系统能够更加精准地理解周围环境，做出快速而安全的决策。这些技术不仅提高了交通的智能化水平，还增强了车辆对复杂路况的适应能力，从而为用户带来更高效、安全的出行体验。&nbsp; 在探索智能驾驶技术的过程中，理想汽车对于结合直觉式快速反应（系统 1）与深度思考（系统 2）具有独特见解。为了应对未知和极端驾驶场景，理想引入了知识驱动的新范式，利用多模态视觉语言模型，开发了一套融合了基础世界知识和逻辑思维的认知模型（VLM）和一个能够自动进行新模型车端验证的开发系统，增强了智能驾驶的认知和决策能力，并加速了系统的迭代和优化。以此赋予智能驾驶系统更深层次的世界认知和常识推理能力。&nbsp; 在 NVIDIA 的帮助下，理想汽车能够在系统之上优化数据的使用及生成，提升智能驾驶技术的开发效率和性能表现。如对理想 L9 车型的数据进行重建和动态编辑，有效利用历史数据，提高了数据处理的效率和模型训练的泛化能力。&nbsp; NVIDIA 的 TRT-LLM 框架为大模型提供了高效的推理能力，能支持在 DRIVE Orin 平台上运行复杂的神经网络模型。NVIDIA DRIVE Replicator 能够合成稀有场景数据，帮助智能","listText":"作为中国新能源汽车制造商和造车新势力头部企业之一，理想汽车深耕智能驾驶领域。通过利用 NVIDIA 从云端到车端的全方位加速解决方案，理想汽车在采用系统 1 和系统 2 思维的融合策略下，加速模仿人类驾驶决策过程，提升了智能驾驶对复杂交通环境的适应性。同时，NVIDIA 利用云端训练和推理，助力理想汽车的 AI 助手“理想同学“在智能座舱中提供三维空间交互体验，打造了更加自然和个性化的车内空间。&nbsp; 未来交通运输业需要智能化的解决方案 智能驾驶技术正与人类的认知和决策过程相结合，开创未来交通运输业的新时代。通过端到端模型和大语言模型等先进技术的应用，智能驾驶系统能够更加精准地理解周围环境，做出快速而安全的决策。这些技术不仅提高了交通的智能化水平，还增强了车辆对复杂路况的适应能力，从而为用户带来更高效、安全的出行体验。&nbsp; 在探索智能驾驶技术的过程中，理想汽车对于结合直觉式快速反应（系统 1）与深度思考（系统 2）具有独特见解。为了应对未知和极端驾驶场景，理想引入了知识驱动的新范式，利用多模态视觉语言模型，开发了一套融合了基础世界知识和逻辑思维的认知模型（VLM）和一个能够自动进行新模型车端验证的开发系统，增强了智能驾驶的认知和决策能力，并加速了系统的迭代和优化。以此赋予智能驾驶系统更深层次的世界认知和常识推理能力。&nbsp; 在 NVIDIA 的帮助下，理想汽车能够在系统之上优化数据的使用及生成，提升智能驾驶技术的开发效率和性能表现。如对理想 L9 车型的数据进行重建和动态编辑，有效利用历史数据，提高了数据处理的效率和模型训练的泛化能力。&nbsp; NVIDIA 的 TRT-LLM 框架为大模型提供了高效的推理能力，能支持在 DRIVE Orin 平台上运行复杂的神经网络模型。NVIDIA DRIVE Replicator 能够合成稀有场景数据，帮助智能","text":"作为中国新能源汽车制造商和造车新势力头部企业之一，理想汽车深耕智能驾驶领域。通过利用 NVIDIA 从云端到车端的全方位加速解决方案，理想汽车在采用系统 1 和系统 2 思维的融合策略下，加速模仿人类驾驶决策过程，提升了智能驾驶对复杂交通环境的适应性。同时，NVIDIA 利用云端训练和推理，助力理想汽车的 AI 助手“理想同学“在智能座舱中提供三维空间交互体验，打造了更加自然和个性化的车内空间。 未来交通运输业需要智能化的解决方案 智能驾驶技术正与人类的认知和决策过程相结合，开创未来交通运输业的新时代。通过端到端模型和大语言模型等先进技术的应用，智能驾驶系统能够更加精准地理解周围环境，做出快速而安全的决策。这些技术不仅提高了交通的智能化水平，还增强了车辆对复杂路况的适应能力，从而为用户带来更高效、安全的出行体验。 在探索智能驾驶技术的过程中，理想汽车对于结合直觉式快速反应（系统 1）与深度思考（系统 2）具有独特见解。为了应对未知和极端驾驶场景，理想引入了知识驱动的新范式，利用多模态视觉语言模型，开发了一套融合了基础世界知识和逻辑思维的认知模型（VLM）和一个能够自动进行新模型车端验证的开发系统，增强了智能驾驶的认知和决策能力，并加速了系统的迭代和优化。以此赋予智能驾驶系统更深层次的世界认知和常识推理能力。 在 NVIDIA 的帮助下，理想汽车能够在系统之上优化数据的使用及生成，提升智能驾驶技术的开发效率和性能表现。如对理想 L9 车型的数据进行重建和动态编辑，有效利用历史数据，提高了数据处理的效率和模型训练的泛化能力。 NVIDIA 的 TRT-LLM 框架为大模型提供了高效的推理能力，能支持在 DRIVE Orin 平台上运行复杂的神经网络模型。NVIDIA DRIVE Replicator 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NVIDIA RTX GPU 内置的 NVIDIA 编码器 (NVENC) 搭配使用，您可轻松上手直播，或在视频会议通话中尽展专业风范。 助力实现“直播梦” 一直以来，要实现高质量的直播，就离不开昂贵硬件的支持。许多主播常用 x264 软件库的软件 CPU 编码，而这通常会影响游戏体验。这便导致许多主播使用双 PC 设置：一台 PC 专注于游戏和内容，另一台负责视频编码与串流。这种设置组装起来很复杂，还很难进行故障排除，而且其价格对于新人主播来说通常过于高昂。 NVENC 可应对上述问题。它是 NVIDIA GPU 上的专用硬件视频编码器，负责处理视频编码，以便释放系统的其余资源来专注于游戏和内容的性能。Open Broadcaster Software (OBS) 等行业领先的直播应用正在添加对 NVENC 的支持，为虎牙和 Bilibili 等热门平台上的新一代主播铺平道路。 同时，NVIDIA Maxine 还可帮助解决设备昂贵的问题。它包含免费的 AI 增强功能，例如虚拟绿幕和基于网络摄像头的增强现实追踪。有了这些功能，用户便无需使用物理绿幕或动作捕捉套件等特殊设备。主播们曾在 2019 年的 TwitchCon 大会上首次体验到","listText":"编者注：本文属于《解码 AI》系列栏目，该系列的目的是让技术更加简单易懂，从而解密 AI，同时向 NVIDIA RTX PC 和工作站用户展示全新硬件、软件、工具和加速特性。 AI 为计算领域带来了深远的改变。虽然最近的焦点是生成式 AI，但多年来，由 NVIDIA RTX 提供支持的 AI 加速工具也在改善游戏、内容创作和工作效率方面起到了关键作用。 NVIDIA Broadcast 应用程序就是一个例子，它可使用本地 RTX GPU 上的 Tensor Core 不间断地提升音频和视频质量。通过将这款应用与 GeForce RTX 和 NVIDIA RTX GPU 内置的 NVIDIA 编码器 (NVENC) 搭配使用，您可轻松上手直播，或在视频会议通话中尽展专业风范。 助力实现“直播梦” 一直以来，要实现高质量的直播，就离不开昂贵硬件的支持。许多主播常用 x264 软件库的软件 CPU 编码，而这通常会影响游戏体验。这便导致许多主播使用双 PC 设置：一台 PC 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NVIDIA RAPIDS 加速 Shark 异构计算平台的因子挖掘算法运行效率，帮助 Shark 将因子挖掘的效率提升 2 – 10 倍；并基于 NVIDIA cuDF 实现 Shark 因子高效计算，大幅减少开发成本，缩短开发周期。 RAPIDS 的 RMM 是一套开源的内存/显存管理库，提供 C++ 和 Python 接口，它相比 cuMalloc，cuFree 等操作来讲，具有更好的性能和灵活性；RAPIDS libcudf 是基于 GPU 的 C++ DataFrame 库，提供了基础数据结构，并且内置了基础的函数算子。 客户挑战 Shark 的因子挖掘功能，通过利用遗传算法从数据中挖掘出有效的因子。在这一场景中，遗传算法会随机生成大量因子并进行计算。这一过程会频繁地创建和释放临时空间来存储中间结果，直接使用原生的 CUDA C 显存分配和释放接口，会严重降低执行效率。 Shark 的因子计算功能，针对金融领域的数据分析与处理，提供了丰富的函数库。如果从零开始将 CPU 的函数迁移至 GPU，需要为 GPU 重新实现一套底层数据结构以及基础计算函数，会导致开发周期的延长以及开发成本的增加。 应用方案 基于以上挑战，DolphinDB 开发团队与 NVIDIA 团队及 RAPIDS 开发团队合作，通过利用 RAPIDS RMM，解决因子挖掘过程中频繁申请和释放显存导致的性能问题；通过基于 RAPIDS libcudf 进行二次开发，实现因子计算，从而缩短开发周期，降低开发成本。 Shark 进行因子挖掘时，会通过遗传算法随机生成海量的","listText":"DolphinDB 公司推出的 CPU-GPU 异构计算平台 Shark，将 DolphinDB 上的复杂指标计算能力无缝切换到 GPU 算力平台，大幅提升了计算性能。 DolphinDB 开发团队与 NVIDIA 团队合作，通过利用 NVIDIA RAPIDS 加速 Shark 异构计算平台的因子挖掘算法运行效率，帮助 Shark 将因子挖掘的效率提升 2 – 10 倍；并基于 NVIDIA cuDF 实现 Shark 因子高效计算，大幅减少开发成本，缩短开发周期。 RAPIDS 的 RMM 是一套开源的内存/显存管理库，提供 C++ 和 Python 接口，它相比 cuMalloc，cuFree 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的报道：最新的开发者工具和应用正在加速 PC 和工作站上的 AI 普及","htmlText":"编者注：本文属于《解码 AI》系列栏目，该系列的目的是让技术更加简单易懂，从而解密 AI，同时向 RTX PC 用户展示全新硬件、软件、工具和加速特性。 NVIDIA 的 RTX AI 平台包括工具和软件开发工具包，可帮助 Windows 开发人员创建领先的生成式AI功能，并令AI PC和工作站上能提供最佳性能支持。 在 GTC 大会 (NVIDIA 年度技术会议) 上，一支由业内杰出人士、开发者和研究人员组成的“梦之队”齐聚一堂，以期互相取经，携手推动 AI 和加速计算领域的发展。 《解码 AI》的 GTC 大会特别版重点介绍了现已推出的数款出色 AI 工具，更向 1 亿 RTX PC 和工作站用户及开发者展示了值得期待的前景。 作为一个技术演示程序和供开发者参考的项目，Chat with RTX 可令用户能轻松快速地将功能强大的LLM链接到自己的数据。在GTC的展厅中，您可以看到该软件集成了更多模型，提供了更多功能 RTX PC 生成式 AI 大赛的获奖者已公布。我们在NVIDIA Generative AI Theater 中有一场《解码AI》专题座谈会，其中介绍的 OutlookLLM，Rocket League BotChat 和 CLARA 备受关注，他们均由 NVIDIA Tensor-RT 提供加速《解码 AI》的另外两场讲座则分别涉及如何利用生成式 AI 进行内容创作，以及对 Chat with RTX 的深入探讨。 目前已有超过 500 款应用支持 RTX 技术，随着越来越多的框架和接口支持 Tensor-RT-LLM 加速，RTX PC 和工作站的生态将进一步扩大——Jan.ai，Langchain，LlamaIndex 以及 Oobabooga 都将支持 Tensor-RT 加速。 NVIDIA NIM 推理微服务即将登陆 RTX PC 和工作站，他","listText":"编者注：本文属于《解码 AI》系列栏目，该系列的目的是让技术更加简单易懂，从而解密 AI，同时向 RTX PC 用户展示全新硬件、软件、工具和加速特性。 NVIDIA 的 RTX AI 平台包括工具和软件开发工具包，可帮助 Windows 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就其最基本的定义而言，人工智能 (AI) 是一种更智能的计算类型。计算机程序或机器无需使用命令进行显式编码，便可思考、学习和采取行动的能力即为 AI。 可将 AI 视为开发以下计算机系统的过程：用于自主执行任务、摄入和分析海量数据，然后在这些数据中识别模式的系统。 庞大且不断发展的 AI 研究领域始终围绕系统开发，这些系统能够以超出任何个人或团队能力的速度，来执行原本需要人类智慧才能完成的任务。因此，AI 被广泛认为颇具颠覆性和高度变革性。 AI 系统的基本准则是：在新信息和新数据输入这些系统时自行调整，从而实际学习之前的经验或从数据中学习模式。这种自主学习能力让 AI 系统能够完成种类繁多的任务，包括图像识别、语音识别、语言翻译、医疗诊断、汽车导航、图像和","text":"2018 年，随着 RTX 技术和首款专为 AI 打造的消费级 GPU (GeForce RTX) 的推出，NVIDIA 加速了向 AI 计算的转变。从那时起，基于 RTX PC 和工作站的 AI 蓬勃发展，目前已成为拥有超过 1 亿用户和 500 款 AI 应用的生态系统。 如今，无论 PC 还是云端，生成式 AI 都在开创全新的可能。NVIDIA 在 AI 领域深耕多年，拥有毋庸置疑的专业性，为所有用户提供强劲性能，轻松应用各种 AI 功能。 无论是居家还是办公，在使用提升工作效率和娱乐体验的软件时，都能充分利用 RTX AI 的力量。得益于GeForce RTX GPU 提供的AI特性 — 游戏玩家可以在更高分辨率下，以更高帧率畅玩钟爱的游戏；创作者则可专注于创意本身，而无需在等待系统加载或重复乏味工作上浪费时间；开发者亦可以使用生成式 AI 进行原型设计和自动化调试，从而简化工作流。 AI 领域正在快速发展。随着研究的深入，AI 将可处理更复杂的任务。这些严苛的性能要求将交由 RTX 来满足。 什么是 AI ？ 就其最基本的定义而言，人工智能 (AI) 是一种更智能的计算类型。计算机程序或机器无需使用命令进行显式编码，便可思考、学习和采取行动的能力即为 AI。 可将 AI 视为开发以下计算机系统的过程：用于自主执行任务、摄入和分析海量数据，然后在这些数据中识别模式的系统。 庞大且不断发展的 AI 研究领域始终围绕系统开发，这些系统能够以超出任何个人或团队能力的速度，来执行原本需要人类智慧才能完成的任务。因此，AI 被广泛认为颇具颠覆性和高度变革性。 AI 系统的基本准则是：在新信息和新数据输入这些系统时自行调整，从而实际学习之前的经验或从数据中学习模式。这种自主学习能力让 AI 系统能够完成种类繁多的任务，包括图像识别、语音识别、语言翻译、医疗诊断、汽车导航、图像和","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/281446882381896","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":58348,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":281430525829216,"gmtCreate":1709734651286,"gmtModify":1709735135774,"author":{"id":"3570684952272154","authorId":"3570684952272154","name":"英伟达官方","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a032ec5702e8405d9f658cdcb484031c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570684952272154","authorIdStr":"3570684952272154"},"themes":[],"title":"解码 AI：揭开 AI 硬件、软件及其背后工具的神秘面纱","htmlText":"2018 年，随着 RTX 技术和首款专为 AI 打造的消费级 GPU (GeForce RTX) 的推出，NVIDIA 加速了向 AI 计算的转变。从那时起，基于 RTX PC 和工作站的 AI 蓬勃发展，目前已成为拥有超过 1 亿用户和 500 款 AI 应用的生态系统。 如今，无论 PC 还是云端，生成式 AI 都在开创全新的可能。NVIDIA 在 AI 领域深耕多年，拥有毋庸置疑的专业性，为所有用户提供强劲性能，轻松应用各种 AI 功能。 无论是居家还是办公，在使用提升工作效率和娱乐体验的软件时，都能充分利用 RTX AI 的力量。得益于GeForce RTX GPU 提供的AI特性 — 游戏玩家可以在更高分辨率下，以更高帧率畅玩钟爱的游戏；创作者则可专注于创意本身，而无需在等待系统加载或重复乏味工作上浪费时间；开发者亦可以使用生成式 AI 进行原型设计和自动化调试，从而简化工作流。 AI 领域正在快速发展。随着研究的深入，AI 将可处理更复杂的任务。这些严苛的性能要求将交由 RTX 来满足。 什么是 AI ？ 就其最基本的定义而言，人工智能 (AI) 是一种更智能的计算类型。计算机程序或机器无需使用命令进行显式编码，便可思考、学习和采取行动的能力即为 AI。 可将 AI 视为开发以下计算机系统的过程：用于自主执行任务、摄入和分析海量数据，然后在这些数据中识别模式的系统。 庞大且不断发展的 AI 研究领域始终围绕系统开发，这些系统能够以超出任何个人或团队能力的速度，来执行原本需要人类智慧才能完成的任务。因此，AI 被广泛认为颇具颠覆性和高度变革性。 AI 系统的基本准则是：在新信息和新数据输入这些系统时自行调整，从而实际学习之前的经验或从数据中学习模式。这种自主学习能力让 AI 系统能够完成种类繁多的任务，包括图像识别、语音识别、语言翻译、医疗诊断、汽车导航、图像和","listText":"2018 年，随着 RTX 技术和首款专为 AI 打造的消费级 GPU (GeForce RTX) 的推出，NVIDIA 加速了向 AI 计算的转变。从那时起，基于 RTX PC 和工作站的 AI 蓬勃发展，目前已成为拥有超过 1 亿用户和 500 款 AI 应用的生态系统。 如今，无论 PC 还是云端，生成式 AI 都在开创全新的可能。NVIDIA 在 AI 领域深耕多年，拥有毋庸置疑的专业性，为所有用户提供强劲性能，轻松应用各种 AI 功能。 无论是居家还是办公，在使用提升工作效率和娱乐体验的软件时，都能充分利用 RTX AI 的力量。得益于GeForce 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就其最基本的定义而言，人工智能 (AI) 是一种更智能的计算类型。计算机程序或机器无需使用命令进行显式编码，便可思考、学习和采取行动的能力即为 AI。 可将 AI 视为开发以下计算机系统的过程：用于自主执行任务、摄入和分析海量数据，然后在这些数据中识别模式的系统。 庞大且不断发展的 AI 研究领域始终围绕系统开发，这些系统能够以超出任何个人或团队能力的速度，来执行原本需要人类智慧才能完成的任务。因此，AI 被广泛认为颇具颠覆性和高度变革性。 AI 系统的基本准则是：在新信息和新数据输入这些系统时自行调整，从而实际学习之前的经验或从数据中学习模式。这种自主学习能力让 AI 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月 19 日（星期二）凌晨 4 点在圣何塞会议中心发表主题演讲。届时将进行现场直播，演讲结束后还将提供视频回放。该主题演讲无需注册即可在线观看。 自黄仁勋在 2014 年 GTC 主题演讲中首次强调机器学习以来，NVIDIA 一直身处 AI 变革的最前沿。NVIDIA 的平台在众多领域的 AI 应用中发挥了至关重要的作用，包括大语言模型、生物学、网络安全、数据中心和云计算、对话式 AI、网络、物理学、机器人学以及量子计算、科学计算和边缘计算。 本次大会将举办超过 900 场会议，300 多家参展商将展示企业如何部署 NVIDIA 平台，以在航空航天、农业、汽车和运输、云服务、金融服务、医疗和生命科学、制造、零售和电信等各行各业实现重大突破。 黄仁勋表示：“政府、业界和组织机构都致力于利用生成式 AI 的变革能力，生成式 AI 已成为举世瞩目的焦点。GTC 已成为全球最重要的 AI 会议，整个生态系统都齐聚于此，分享知识并推动技术发展。期待您的参会！” 在线参会者请访问官网免费注册线上大会。 参加本次大会的重磅嘉宾包括但不限于： OpenAI 首席运营官 Brad Lightcap 微软生成式 AI 业务副总裁 Sébastien Bubeck Google DeepMind 杰出科学家兼机器人技术高级总监 Vincent Vanhoucke Meta AI 研究副总裁 Joelle Pineau 斯坦福大学计算机科学教授李飞飞博士 陈和","listText":"美国加利福尼亚州圣克拉拉 —— 太平洋时间 2024 年 2 月 20 日 —— NVIDIA 今日宣布，将于 3 月 18 日至 21 日在圣何塞会议中心举办 GTC 2024 大会。预计将有超 30 万人亲临现场或线上注册参会。 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋将于太平洋时间 3 月 18 日（星期一）下午 1 点，即北京时间 3 月 19 日（星期二）凌晨 4 点在圣何塞会议中心发表主题演讲。届时将进行现场直播，演讲结束后还将提供视频回放。该主题演讲无需注册即可在线观看。 自黄仁勋在 2014 年 GTC 主题演讲中首次强调机器学习以来，NVIDIA 一直身处 AI 变革的最前沿。NVIDIA 的平台在众多领域的 AI 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黄仁勋表示：“政府、业界和组织机构都致力于利用生成式 AI 的变革能力，生成式 AI 已成为举世瞩目的焦点。GTC 已成为全球最重要的 AI 会议，整个生态系统都齐聚于此，分享知识并推动技术发展。期待您的参会！” 在线参会者请访问官网免费注册线上大会。 参加本次大会的重磅嘉宾包括但不限于： OpenAI 首席运营官 Brad Lightcap 微软生成式 AI 业务副总裁 Sébastien Bubeck Google DeepMind 杰出科学家兼机器人技术高级总监 Vincent Vanhoucke Meta AI 研究副总裁 Joelle Pineau 斯坦福大学计算机科学教授李飞飞博士 陈和","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":4,"link":"https://laohu8.com/post/276702201659440","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":56647,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":275598935765008,"gmtCreate":1708307555464,"gmtModify":1708309475780,"author":{"id":"3570684952272154","authorId":"3570684952272154","name":"英伟达官方","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a032ec5702e8405d9f658cdcb484031c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570684952272154","authorIdStr":"3570684952272154"},"themes":[],"title":"NVIDIA 首席执行官：每个国家都需要主权 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所有这些都有望激发新型创","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":3,"link":"https://laohu8.com/post/275598935765008","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":55460,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":271775848755208,"gmtCreate":1707374127273,"gmtModify":1707375722888,"author":{"id":"3570684952272154","authorId":"3570684952272154","name":"英伟达官方","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a032ec5702e8405d9f658cdcb484031c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570684952272154","authorIdStr":"3570684952272154"},"themes":[],"title":"Twitch 主播 Mr_Vudoo 在本周的“NVIDIA Studio 创意加速”栏目中使用 RTX 增强游戏、娱乐和视频编辑功能","htmlText":"编辑注：本文是我们每周发布的&nbsp;NVIDIA Studio 创意加速系列栏目的一部分，该系列旨在介绍一些特邀艺术家、提供创意提示和技巧，并展示&nbsp;NVIDIA Studio&nbsp;技术如何改善创意工作流。我们还将深入探讨全新&nbsp;GeForce RTX 40 系列 GPU&nbsp;的性能、技术和资源，以及它们将如何显著加速内容创作。 Mr_Vudoo 是一位数字领域的文艺复兴式全才，他身兼主播、视频剪辑师、游戏玩家和艺人四个身份，擅长为观众制作大量精彩内容。 他是本周“NVIDIA Studio 创意加速”的特邀艺术家。他最近购买了全新的 GeForce RTX 4080 SUPER 显卡。在这款显卡的加持下，像他这样的创作者可以让自己的创作内容更上一层楼。（敬请阅读下文中有关 RTX 4080 SUPER 的内容，了解更多信息） 对于创意人士来说，如果要找个地方与其他人交流并探索 AI 和加速计算的未来发展情况，GTC 大会可谓不二之选。本次大会将于 3 月 18 日至 21 日在圣何塞举办，线下形式也将回归。 除了 NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋先生的主题演讲外，本次 GTC 大会还将举行数百场会议、展览和社交活动，其中所涉及的内容将覆盖各个技术水平和兴趣领域，甚至包含有关如何使用 OpenUSD 和生成式 AI 推动内容创作的会议。GTC 大会现已开放报名，支持线上或线下参加。 以线下或线上形式参加“生成式 AI 的未来发展情况”等会议。 其他 NVIDIA Studio 的新闻还包括：Topaz Labs 公司（一家提供 AI 赋能的照片及视频增强软件的公司）最近在其全新消除工具中采用了 NVIDIA TensorRT 加速技术。在 AI 的加持下，该工具能够通过上下文感知背景替换图像中不需要的对象。该工具可加快照片编辑工作流，在","listText":"编辑注：本文是我们每周发布的&nbsp;NVIDIA Studio 创意加速系列栏目的一部分，该系列旨在介绍一些特邀艺术家、提供创意提示和技巧，并展示&nbsp;NVIDIA Studio&nbsp;技术如何改善创意工作流。我们还将深入探讨全新&nbsp;GeForce RTX 40 系列 GPU&nbsp;的性能、技术和资源，以及它们将如何显著加速内容创作。 Mr_Vudoo 是一位数字领域的文艺复兴式全才，他身兼主播、视频剪辑师、游戏玩家和艺人四个身份，擅长为观众制作大量精彩内容。 他是本周“NVIDIA Studio 创意加速”的特邀艺术家。他最近购买了全新的 GeForce RTX 4080 SUPER 显卡。在这款显卡的加持下，像他这样的创作者可以让自己的创作内容更上一层楼。（敬请阅读下文中有关 RTX 4080 SUPER 的内容，了解更多信息） 对于创意人士来说，如果要找个地方与其他人交流并探索 AI 和加速计算的未来发展情况，GTC 大会可谓不二之选。本次大会将于 3 月 18 日至 21 日在圣何塞举办，线下形式也将回归。 除了 NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋先生的主题演讲外，本次 GTC 大会还将举行数百场会议、展览和社交活动，其中所涉及的内容将覆盖各个技术水平和兴趣领域，甚至包含有关如何使用 OpenUSD 和生成式 AI 推动内容创作的会议。GTC 大会现已开放报名，支持线上或线下参加。 以线下或线上形式参加“生成式 AI 的未来发展情况”等会议。 其他 NVIDIA Studio 的新闻还包括：Topaz Labs 公司（一家提供 AI 赋能的照片及视频增强软件的公司）最近在其全新消除工具中采用了 NVIDIA TensorRT 加速技术。在 AI 的加持下，该工具能够通过上下文感知背景替换图像中不需要的对象。该工具可加快照片编辑工作流，在","text":"编辑注：本文是我们每周发布的 NVIDIA Studio 创意加速系列栏目的一部分，该系列旨在介绍一些特邀艺术家、提供创意提示和技巧，并展示 NVIDIA Studio 技术如何改善创意工作流。我们还将深入探讨全新 GeForce RTX 40 系列 GPU 的性能、技术和资源，以及它们将如何显著加速内容创作。 Mr_Vudoo 是一位数字领域的文艺复兴式全才，他身兼主播、视频剪辑师、游戏玩家和艺人四个身份，擅长为观众制作大量精彩内容。 他是本周“NVIDIA Studio 创意加速”的特邀艺术家。他最近购买了全新的 GeForce RTX 4080 SUPER 显卡。在这款显卡的加持下，像他这样的创作者可以让自己的创作内容更上一层楼。（敬请阅读下文中有关 RTX 4080 SUPER 的内容，了解更多信息） 对于创意人士来说，如果要找个地方与其他人交流并探索 AI 和加速计算的未来发展情况，GTC 大会可谓不二之选。本次大会将于 3 月 18 日至 21 日在圣何塞举办，线下形式也将回归。 除了 NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋先生的主题演讲外，本次 GTC 大会还将举行数百场会议、展览和社交活动，其中所涉及的内容将覆盖各个技术水平和兴趣领域，甚至包含有关如何使用 OpenUSD 和生成式 AI 推动内容创作的会议。GTC 大会现已开放报名，支持线上或线下参加。 以线下或线上形式参加“生成式 AI 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技术如何改善创意工作流。我们还将深入探讨全新 GeForce RTX 40 系列 GPU 的性能、技术和资源，以及它们将如何显著加速内容创作。 本周的 NVIDIA Studio 创意加速特邀 3D 艺术家 Brandon Tieh 将通过“Magic Valley”场景充分展现自己的奇思妙想和艺术才华。 从鲜艳的深红色到沉静的蓝色，再到郁郁葱葱的绿色，各式色彩烘托出了这幅生动场景的氛围，整个场景的灵感来源于 Tieh 对电子游戏、动漫和漫画的热爱。 最新的 Studio Standouts 视频收录了他各式各样的作品，以及 Christian Dimitrov、Vera Dementchouk 和 Eddie Mendoza 等一众 Studio 艺术家同行的作品。这些作品将把观众带入梦幻的度假胜地。 全新的 GeForce RTX 4080 SUPER 显卡现已发售，用户可直接在京东商城 (jd.com) 购买 GeForce RTX 4080 SUPER Founders Edition 显卡以及合作伙伴推出的标频版和超频版显卡，建议零售价人民币 8099 元起。这款显卡搭载的核心数量高于 GeForce RTX 4080，还配备了超快的 23 Gbps GDDR6X 显存。与前几代显卡相比，在 Blender 等 3D 应用中，GeForce RTX 4080 SUPER 的运行速度最高可提升 70%。在 Blackmagic Design 的视频编辑应用 DaVinci Resolve 中，这款显卡可将 AI 特效加速 30% 以上。 借助 GeForce RTX 4080 SUPER 获取创作和","listText":"编辑注：本文是我们每周发布的 NVIDIA Studio 创意加速系列栏目的一部分，该系列旨在介绍一些特邀艺术家、提供创意提示和技巧，并展示 NVIDIA Studio 技术如何改善创意工作流。我们还将深入探讨全新 GeForce RTX 40 系列 GPU 的性能、技术和资源，以及它们将如何显著加速内容创作。 本周的 NVIDIA Studio 创意加速特邀 3D 艺术家 Brandon Tieh 将通过“Magic Valley”场景充分展现自己的奇思妙想和艺术才华。 从鲜艳的深红色到沉静的蓝色，再到郁郁葱葱的绿色，各式色彩烘托出了这幅生动场景的氛围，整个场景的灵感来源于 Tieh 对电子游戏、动漫和漫画的热爱。 最新的 Studio Standouts 视频收录了他各式各样的作品，以及 Christian Dimitrov、Vera Dementchouk 和 Eddie Mendoza 等一众 Studio 艺术家同行的作品。这些作品将把观众带入梦幻的度假胜地。 全新的 GeForce RTX 4080 SUPER 显卡现已发售，用户可直接在京东商城 (jd.com) 购买 GeForce RTX 4080 SUPER Founders Edition 显卡以及合作伙伴推出的标频版和超频版显卡，建议零售价人民币 8099 元起。这款显卡搭载的核心数量高于 GeForce RTX 4080，还配备了超快的 23 Gbps GDDR6X 显存。与前几代显卡相比，在 Blender 等 3D 应用中，GeForce RTX 4080 SUPER 的运行速度最高可提升 70%。在 Blackmagic Design 的视频编辑应用 DaVinci Resolve 中，这款显卡可将 AI 特效加速 30% 以上。 借助 GeForce RTX 4080 SUPER 获取创作和","text":"编辑注：本文是我们每周发布的 NVIDIA Studio 创意加速系列栏目的一部分，该系列旨在介绍一些特邀艺术家、提供创意提示和技巧，并展示 NVIDIA Studio 技术如何改善创意工作流。我们还将深入探讨全新 GeForce RTX 40 系列 GPU 的性能、技术和资源，以及它们将如何显著加速内容创作。 本周的 NVIDIA Studio 创意加速特邀 3D 艺术家 Brandon Tieh 将通过“Magic Valley”场景充分展现自己的奇思妙想和艺术才华。 从鲜艳的深红色到沉静的蓝色，再到郁郁葱葱的绿色，各式色彩烘托出了这幅生动场景的氛围，整个场景的灵感来源于 Tieh 对电子游戏、动漫和漫画的热爱。 最新的 Studio Standouts 视频收录了他各式各样的作品，以及 Christian Dimitrov、Vera Dementchouk 和 Eddie Mendoza 等一众 Studio 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显示器上令人惊艳的高动态范围 (HDR) 视频。 随着 NVIDIA RTX Remix 公测版发布，PC 游戏 Modder 现有一套强大的新工具可以使用。 公测版包含全景光线追踪、NVIDIA DLSS、NVIDIA Reflex、基于物理效果渲染的现代化资产和生成式 AI 纹理工具，能让 Modder 更高效地重制游戏。 从我们的合作伙伴处购买全新的官方锁频版或出厂超频版 GeForce RTX 4070 Ti SUPER，为创作、游戏和 AI 任务提供强大助力。 全新 GeForce RTX 4070 Ti SUPER 现已开售 本周的“NVIDIA Studio 创意加速”栏目特邀技术艺术家 Vishal Ranga 将分享他借助 NVIDIA RTX 和支持 DLSS 的虚幻引擎所制作的生动 3D 场景“Disowned”。 RTX Video HDR 尽显炫目细节 借助 GeForce RTX GPU 上 强大的 Tensor 核心，RTX Video HDR 技术可让游戏玩家和创作者更大限度地发挥 HDR 面板的功能，从而畅享生动的动态色彩，同时保留可能会因视频压缩而在无意中丢失的复杂细节。 RTX Video HDR 和 RTX 视频超分辨率技术可结合","listText":"编辑注：本文是我们每周发布的 NVIDIA Studio 创意加速系列栏目的一部分，该系列旨在介绍一些特邀艺术家、提供创意提示和技巧，并展示 NVIDIA Studio 技术如何改善创意工作流。我们还将深入探讨全新GeForce RTX 40 系列 GPU 的性能、技术和资源，以及它们将如何显著加速内容创作。 在 CES 上首次公布的 RTX Video HDR 现可通过 1 月版 Studio 驱动下载。RTX Video HDR 技术可使用 AI 将互联网浏览器中播放的标准动态范围视频转换为 HDR10 显示器上令人惊艳的高动态范围 (HDR) 视频。 随着 NVIDIA RTX Remix 公测版发布，PC 游戏 Modder 现有一套强大的新工具可以使用。 公测版包含全景光线追踪、NVIDIA DLSS、NVIDIA Reflex、基于物理效果渲染的现代化资产和生成式 AI 纹理工具，能让 Modder 更高效地重制游戏。 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今日宣布，将于 3 月 18 日至 21 日在圣何塞会议中心举办 GTC 2024 大会。预计将有超 30 万人亲临现场或线上注册参会。 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋将于太平洋时间 3 月 18 日（星期一）下午 1 点，即北京时间 3 月 19 日（星期二）凌晨 4 点在圣何塞会议中心发表主题演讲。届时将进行现场直播，演讲结束后还将提供视频回放。该主题演讲无需注册即可在线观看。 自黄仁勋在 2014 年 GTC 主题演讲中首次强调机器学习以来，NVIDIA 一直身处 AI 变革的最前沿。NVIDIA 的平台在众多领域的 AI 应用中发挥了至关重要的作用，包括大语言模型、生物学、网络安全、数据中心和云计算、对话式 AI、网络、物理学、机器人学以及量子计算、科学计算和边缘计算。 本次大会将举办超过 900 场会议，300 多家参展商将展示企业如何部署 NVIDIA 平台，以在航空航天、农业、汽车和运输、云服务、金融服务、医疗和生命科学、制造、零售和电信等各行各业实现重大突破。 黄仁勋表示：“政府、业界和组织机构都致力于利用生成式 AI 的变革能力，生成式 AI 已成为举世瞩目的焦点。GTC 已成为全球最重要的 AI 会议，整个生态系统都齐聚于此，分享知识并推动技术发展。期待您的参会！” 在线参会者请访问官网免费注册线上大会。 参加本次大会的重磅嘉宾包括但不限于： OpenAI 首席运营官 Brad Lightcap 微软生成式 AI 业务副总裁 Sébastien Bubeck Google DeepMind 杰出科学家兼机器人技术高级总监 Vincent Vanhoucke Meta AI 研究副总裁 Joelle Pineau 斯坦福大学计算机科学教授李飞飞博士 陈和","listText":"美国加利福尼亚州圣克拉拉 —— 太平洋时间 2024 年 2 月 20 日 —— NVIDIA 今日宣布，将于 3 月 18 日至 21 日在圣何塞会议中心举办 GTC 2024 大会。预计将有超 30 万人亲临现场或线上注册参会。 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋将于太平洋时间 3 月 18 日（星期一）下午 1 点，即北京时间 3 月 19 日（星期二）凌晨 4 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application group independently developed an intelligent customer service system, which integrates three intelligent engines: speech recognition, speech synthesis, and semantic understanding. The intelligent voice robot replaces the traditional human customer service to achieve natural voice and human-computer interaction. •&nbsp; The major products utilized in the case are NVIDIA RIVA platform and NVIDIA NEMO model training platform. 客户简介及应用背景 平安科技是平安集团旗下的全资子公司，运用人工智能、智能认知、云计算、区块链等技术，实现对平安集团旗下的产险、寿险、银行","listText":"案例简介 •&nbsp;&nbsp; 本案例通过NVIDIA RIVA平台，平安科技智能服销应用组自主研发了智能客服系统，集成了语音识别、语音合成、语义理解三大智能引擎，以智能语音机器人替代传统的真人客服，实现自然的语音人机交互。 •&nbsp;&nbsp; 本案例主要应用到NVIDIA RIVA平台、NVIDIA NEMO模型训练平台。 Case Introduction •&nbsp; In this case, through the NVIDIA RIVA platform, Ping An Technology’s intelligent service sales application group independently developed an intelligent customer service system, which integrates three intelligent engines: speech recognition, speech synthesis, and semantic understanding. 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The intelligent voice robot replaces the traditional human customer service to achieve natural voice and human-computer interaction. • The major products utilized in the case are NVIDIA RIVA platform and NVIDIA NEMO model training platform. 客户简介及应用背景 平安科技是平安集团旗下的全资子公司，运用人工智能、智能认知、云计算、区块链等技术，实现对平安集团旗下的产险、寿险、银行","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":49,"commentSize":16,"repostSize":1,"link":"https://laohu8.com/post/608768085","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":70433,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":608761721,"gmtCreate":1638720000000,"gmtModify":1638796446728,"author":{"id":"3570684952272154","authorId":"3570684952272154","name":"英伟达官方","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a032ec5702e8405d9f658cdcb484031c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570684952272154","authorIdStr":"3570684952272154"},"themes":[],"title":"NVIDIA TensorRT和GPU软件栈助力腾讯AI LAB打造生动的虚拟人","htmlText":"案例简介 •&nbsp;&nbsp;&nbsp; 本案例中通过使用NVIDIA T4 GPU和TensorRT，OpenGL，CUDA, CUDA/OpenGL interoperability等GPU软件技术栈，助力腾讯AI LAB虚拟人项目在人脸生成阶段达到了超过3倍的加速。 •&nbsp;&nbsp;&nbsp; 本案例主要应用到 NVIDIA T4 GPU，TensorRT, OpenGL，CUDA, CUDA/OpenGL interoperability等AI加速平台。 Case Introduction major products utilized in the case are NVIDIA T4 GPU, and NVIDIA AI software stack — TensorRT, CUDA, OpenGL, CUDA/OpenGL interoperability, etc. 客户简介及应用背景 腾讯AI LAB致力于打造产学研用一体的 AI 生态，主要的研究方向包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习，结合腾讯场景与业务优势，在社交AI，游戏AI，内容AI及平台AI等领域取得了显著的成果，技术被应用于微信、QQ、天天快报和QQ音乐等上百个腾讯产品。其中围棋AI “绝艺” 多次获得世界人工智能围棋大赛的冠军。 腾讯AI LAB打造的虚拟人，具有自然，生动且饱含情绪的表情，其背后由一套腾讯 AI Lab 自研的复杂系统支撑，系统首先要从文本中提取不同信息，包括表情、情感、重音位置、和激动程度等；之后，这些信息被输入到模型中生成，再同步生成语音、口型和表情参数，最终才有了虚拟人自然生动的表现。 客户挑战 根据虚拟人物需要表达的语言和情感，生成自然生动的人脸，是打造虚拟人重要的一个阶段。需要先渲染人脸的纹理图和渲染图，并将它们输入到深度学习模型中","listText":"案例简介 •&nbsp;&nbsp;&nbsp; 本案例中通过使用NVIDIA T4 GPU和TensorRT，OpenGL，CUDA, CUDA/OpenGL interoperability等GPU软件技术栈，助力腾讯AI LAB虚拟人项目在人脸生成阶段达到了超过3倍的加速。 •&nbsp;&nbsp;&nbsp; 本案例主要应用到 NVIDIA T4 GPU，TensorRT, OpenGL，CUDA, CUDA/OpenGL interoperability等AI加速平台。 Case Introduction major products utilized in the case are NVIDIA T4 GPU, and NVIDIA AI software stack — TensorRT, CUDA, OpenGL, CUDA/OpenGL interoperability, etc. 客户简介及应用背景 腾讯AI LAB致力于打造产学研用一体的 AI 生态，主要的研究方向包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习，结合腾讯场景与业务优势，在社交AI，游戏AI，内容AI及平台AI等领域取得了显著的成果，技术被应用于微信、QQ、天天快报和QQ音乐等上百个腾讯产品。其中围棋AI “绝艺” 多次获得世界人工智能围棋大赛的冠军。 腾讯AI LAB打造的虚拟人，具有自然，生动且饱含情绪的表情，其背后由一套腾讯 AI Lab 自研的复杂系统支撑，系统首先要从文本中提取不同信息，包括表情、情感、重音位置、和激动程度等；之后，这些信息被输入到模型中生成，再同步生成语音、口型和表情参数，最终才有了虚拟人自然生动的表现。 客户挑战 根据虚拟人物需要表达的语言和情感，生成自然生动的人脸，是打造虚拟人重要的一个阶段。需要先渲染人脸的纹理图和渲染图，并将它们输入到深度学习模型中","text":"案例简介 • 本案例中通过使用NVIDIA T4 GPU和TensorRT，OpenGL，CUDA, CUDA/OpenGL interoperability等GPU软件技术栈，助力腾讯AI LAB虚拟人项目在人脸生成阶段达到了超过3倍的加速。 • 本案例主要应用到 NVIDIA T4 GPU，TensorRT, OpenGL，CUDA, CUDA/OpenGL interoperability等AI加速平台。 Case Introduction major products utilized in the case are NVIDIA T4 GPU, and NVIDIA AI software stack — TensorRT, CUDA, OpenGL, CUDA/OpenGL interoperability, etc. 客户简介及应用背景 腾讯AI LAB致力于打造产学研用一体的 AI 生态，主要的研究方向包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习，结合腾讯场景与业务优势，在社交AI，游戏AI，内容AI及平台AI等领域取得了显著的成果，技术被应用于微信、QQ、天天快报和QQ音乐等上百个腾讯产品。其中围棋AI “绝艺” 多次获得世界人工智能围棋大赛的冠军。 腾讯AI LAB打造的虚拟人，具有自然，生动且饱含情绪的表情，其背后由一套腾讯 AI Lab 自研的复杂系统支撑，系统首先要从文本中提取不同信息，包括表情、情感、重音位置、和激动程度等；之后，这些信息被输入到模型中生成，再同步生成语音、口型和表情参数，最终才有了虚拟人自然生动的表现。 客户挑战 根据虚拟人物需要表达的语言和情感，生成自然生动的人脸，是打造虚拟人重要的一个阶段。需要先渲染人脸的纹理图和渲染图，并将它们输入到深度学习模型中","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":41,"commentSize":1,"repostSize":1,"link":"https://laohu8.com/post/608761721","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":68010,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":159927038,"gmtCreate":1624896000000,"gmtModify":1624939080057,"author":{"id":"3570684952272154","authorId":"3570684952272154","name":"英伟达官方","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a032ec5702e8405d9f658cdcb484031c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570684952272154","authorIdStr":"3570684952272154"},"themes":[],"title":"准备好迎接行业高性能计算革命","htmlText":"黄仁勋称：“得益于各种进步，我们正处在行业高性能计算革命的开端。” 在下方的简短访谈中，NVIDIA 首席执行官向欧洲高性能计算专家们描述了我们一生中最强大的技术趋势的缘起和远景。 高性能计算正在经历多米诺骨牌效应，这种效应始于几十年前，常见于学术研究中心内的模拟仿真方面。此类实验室的研究工作吸引了航空航天、医疗健康等多个行业的注意，但他们发现，这些研究所需的大型计算量是在当时完全无法满足的，直到后来加速计算和深度学习出现，人们才重新看到曙光。 在这两种技术力量的推动下，多米诺骨牌正在倒下，并向四面八方散开。 黄仁勋在为法国 Teratec 活动致辞时表示：“当我们听到数字生物学革命、未来工厂革命或数字孪生革命时，他们都有同样的内因在推动发展。” 多米诺骨牌效应推动实现超指数级发展 可以用简单的算术来描述这种多米诺骨牌效应：高性能计算 + 加速计算 + 深度学习。 近期科学抗击新冠肺炎疫情的一个例子体现了该公式的强大成效。 图片说明：模拟仿真、加速计算和 AI 推动数字生物学呈超指数级进步。 数十年来，科学家们一直在尝试模拟原子的相互作用方式，这项工作对于推进化学研究、研制出更好的药物至关重要。难题在于如何实现观察记录复杂生物学机制。 例如，有一个团队在 2016 年取得了里程碑式的成就，利用 GPU 加速对 100 万个原子20 ns的行为进行建模。去年，由加州大学圣地亚哥分校 (UCSD) 研究员 Rommie Amaro 领导的一个研究团队利用 GPU 和深度学习，展示了健康的细胞是如何感染新型冠状病毒的。该团队在 Summit 超级计算机上对 3.05 亿个原子1毫秒行为进行了模拟，突破了极限。 在这 15 年间当中，速度增加了 1,000 多万倍。黄仁勋称这是以超指数级、超摩尔定律的速度实现的进步。 为各行各业提供有意义的洞察 这些数字令人震惊，更了不起的是，研究","listText":"黄仁勋称：“得益于各种进步，我们正处在行业高性能计算革命的开端。” 在下方的简短访谈中，NVIDIA 首席执行官向欧洲高性能计算专家们描述了我们一生中最强大的技术趋势的缘起和远景。 高性能计算正在经历多米诺骨牌效应，这种效应始于几十年前，常见于学术研究中心内的模拟仿真方面。此类实验室的研究工作吸引了航空航天、医疗健康等多个行业的注意，但他们发现，这些研究所需的大型计算量是在当时完全无法满足的，直到后来加速计算和深度学习出现，人们才重新看到曙光。 在这两种技术力量的推动下，多米诺骨牌正在倒下，并向四面八方散开。 黄仁勋在为法国 Teratec 活动致辞时表示：“当我们听到数字生物学革命、未来工厂革命或数字孪生革命时，他们都有同样的内因在推动发展。” 多米诺骨牌效应推动实现超指数级发展 可以用简单的算术来描述这种多米诺骨牌效应：高性能计算 + 加速计算 + 深度学习。 近期科学抗击新冠肺炎疫情的一个例子体现了该公式的强大成效。 图片说明：模拟仿真、加速计算和 AI 推动数字生物学呈超指数级进步。 数十年来，科学家们一直在尝试模拟原子的相互作用方式，这项工作对于推进化学研究、研制出更好的药物至关重要。难题在于如何实现观察记录复杂生物学机制。 例如，有一个团队在 2016 年取得了里程碑式的成就，利用 GPU 加速对 100 万个原子20 ns的行为进行建模。去年，由加州大学圣地亚哥分校 (UCSD) 研究员 Rommie Amaro 领导的一个研究团队利用 GPU 和深度学习，展示了健康的细胞是如何感染新型冠状病毒的。该团队在 Summit 超级计算机上对 3.05 亿个原子1毫秒行为进行了模拟，突破了极限。 在这 15 年间当中，速度增加了 1,000 多万倍。黄仁勋称这是以超指数级、超摩尔定律的速度实现的进步。 为各行各业提供有意义的洞察 这些数字令人震惊，更了不起的是，研究","text":"黄仁勋称：“得益于各种进步，我们正处在行业高性能计算革命的开端。” 在下方的简短访谈中，NVIDIA 首席执行官向欧洲高性能计算专家们描述了我们一生中最强大的技术趋势的缘起和远景。 高性能计算正在经历多米诺骨牌效应，这种效应始于几十年前，常见于学术研究中心内的模拟仿真方面。此类实验室的研究工作吸引了航空航天、医疗健康等多个行业的注意，但他们发现，这些研究所需的大型计算量是在当时完全无法满足的，直到后来加速计算和深度学习出现，人们才重新看到曙光。 在这两种技术力量的推动下，多米诺骨牌正在倒下，并向四面八方散开。 黄仁勋在为法国 Teratec 活动致辞时表示：“当我们听到数字生物学革命、未来工厂革命或数字孪生革命时，他们都有同样的内因在推动发展。” 多米诺骨牌效应推动实现超指数级发展 可以用简单的算术来描述这种多米诺骨牌效应：高性能计算 + 加速计算 + 深度学习。 近期科学抗击新冠肺炎疫情的一个例子体现了该公式的强大成效。 图片说明：模拟仿真、加速计算和 AI 推动数字生物学呈超指数级进步。 数十年来，科学家们一直在尝试模拟原子的相互作用方式，这项工作对于推进化学研究、研制出更好的药物至关重要。难题在于如何实现观察记录复杂生物学机制。 例如，有一个团队在 2016 年取得了里程碑式的成就，利用 GPU 加速对 100 万个原子20 ns的行为进行建模。去年，由加州大学圣地亚哥分校 (UCSD) 研究员 Rommie Amaro 领导的一个研究团队利用 GPU 和深度学习，展示了健康的细胞是如何感染新型冠状病毒的。该团队在 Summit 超级计算机上对 3.05 亿个原子1毫秒行为进行了模拟，突破了极限。 在这 15 年间当中，速度增加了 1,000 多万倍。黄仁勋称这是以超指数级、超摩尔定律的速度实现的进步。 为各行各业提供有意义的洞察 这些数字令人震惊，更了不起的是，研究","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":18,"commentSize":8,"repostSize":3,"link":"https://laohu8.com/post/159927038","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":98524,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":122684767,"gmtCreate":1624550400000,"gmtModify":1624618003002,"author":{"id":"3570684952272154","authorId":"3570684952272154","name":"英伟达官方","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a032ec5702e8405d9f658cdcb484031c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570684952272154","authorIdStr":"3570684952272154"},"themes":[],"title":"特斯拉推出搭载NVIDIA A100 GPU顶尖自动驾驶汽车训练超级计算机","htmlText":"为了应对这项有史以来最大的计算挑战之一，特斯拉需要配备前所未有的算力。 在本周的CVPR（国际计算机视觉与模式识别会议）上，汽车制造商特斯拉的AI高级总监Andrej Karpathy公布了公司内部用于训练Autopilot与自动驾驶深度神经网络的超级计算机。这个集群使用了720个节点的8个NVIDIA A100 Tensor Core GPU（共5760个GPU），实现了1.8 exaflops级别的超强性能。 Karpathy表示：“这是一台性能卓越的超级计算机，以FLOPS计，它大概可以在全球超级计算机中排到第5位” 通过将汽车行业前所未有的算力水平作为其研发周期的核心，特斯拉让其自动驾驶汽车工程师能够使用前沿技术来高效完成这项工作。 NVIDIA A100 GPUs 为全球最强的数据中心提供各种尺度的加速。A100 GPU基于NVIDIA Ampere架构打造，其性能比上一代产品高出20倍，并且可以划分成7个GPU实例，动态地适配不同的需求。 使用100多万辆在路上跑的车（的数据）来持续优化和迭代新功能，正是Tesla自动驾驶的垂直整合之道，而GPU集群也是其中一部分。 从汽车到数据中心 特斯拉的循环开发流程始于汽车。“影子模式”在不实际控制车辆的情况下，悄无声息地执行着感知和预测深度神经网络（DNN）。 任何的错误预测、误识别都会被记录下来。随后，这些实例都会被特斯拉工程师所用，来创建一个包含多种复杂场景的训练数据集，以完善DNN。 当前已经收集了 100万个以每秒36帧的速度记录的10秒片段，总数据量高达1.5PB。在数据中心，特斯拉将DNN置于这些场景中反复运行，直到DNN能够无差错地运行。最后，DNN被发送回车内，并开始下一轮循环。 Karpathy表示，以这种方式在如此大量的数据上训练DNN需要庞大的计算能力，特斯拉为此建立并部署了内置高性能A100 GP","listText":"为了应对这项有史以来最大的计算挑战之一，特斯拉需要配备前所未有的算力。 在本周的CVPR（国际计算机视觉与模式识别会议）上，汽车制造商特斯拉的AI高级总监Andrej Karpathy公布了公司内部用于训练Autopilot与自动驾驶深度神经网络的超级计算机。这个集群使用了720个节点的8个NVIDIA A100 Tensor Core GPU（共5760个GPU），实现了1.8 exaflops级别的超强性能。 Karpathy表示：“这是一台性能卓越的超级计算机，以FLOPS计，它大概可以在全球超级计算机中排到第5位” 通过将汽车行业前所未有的算力水平作为其研发周期的核心，特斯拉让其自动驾驶汽车工程师能够使用前沿技术来高效完成这项工作。 NVIDIA A100 GPUs 为全球最强的数据中心提供各种尺度的加速。A100 GPU基于NVIDIA Ampere架构打造，其性能比上一代产品高出20倍，并且可以划分成7个GPU实例，动态地适配不同的需求。 使用100多万辆在路上跑的车（的数据）来持续优化和迭代新功能，正是Tesla自动驾驶的垂直整合之道，而GPU集群也是其中一部分。 从汽车到数据中心 特斯拉的循环开发流程始于汽车。“影子模式”在不实际控制车辆的情况下，悄无声息地执行着感知和预测深度神经网络（DNN）。 任何的错误预测、误识别都会被记录下来。随后，这些实例都会被特斯拉工程师所用，来创建一个包含多种复杂场景的训练数据集，以完善DNN。 当前已经收集了 100万个以每秒36帧的速度记录的10秒片段，总数据量高达1.5PB。在数据中心，特斯拉将DNN置于这些场景中反复运行，直到DNN能够无差错地运行。最后，DNN被发送回车内，并开始下一轮循环。 Karpathy表示，以这种方式在如此大量的数据上训练DNN需要庞大的计算能力，特斯拉为此建立并部署了内置高性能A100 GP","text":"为了应对这项有史以来最大的计算挑战之一，特斯拉需要配备前所未有的算力。 在本周的CVPR（国际计算机视觉与模式识别会议）上，汽车制造商特斯拉的AI高级总监Andrej Karpathy公布了公司内部用于训练Autopilot与自动驾驶深度神经网络的超级计算机。这个集群使用了720个节点的8个NVIDIA A100 Tensor Core GPU（共5760个GPU），实现了1.8 exaflops级别的超强性能。 Karpathy表示：“这是一台性能卓越的超级计算机，以FLOPS计，它大概可以在全球超级计算机中排到第5位” 通过将汽车行业前所未有的算力水平作为其研发周期的核心，特斯拉让其自动驾驶汽车工程师能够使用前沿技术来高效完成这项工作。 NVIDIA A100 GPUs 为全球最强的数据中心提供各种尺度的加速。A100 GPU基于NVIDIA Ampere架构打造，其性能比上一代产品高出20倍，并且可以划分成7个GPU实例，动态地适配不同的需求。 使用100多万辆在路上跑的车（的数据）来持续优化和迭代新功能，正是Tesla自动驾驶的垂直整合之道，而GPU集群也是其中一部分。 从汽车到数据中心 特斯拉的循环开发流程始于汽车。“影子模式”在不实际控制车辆的情况下，悄无声息地执行着感知和预测深度神经网络（DNN）。 任何的错误预测、误识别都会被记录下来。随后，这些实例都会被特斯拉工程师所用，来创建一个包含多种复杂场景的训练数据集，以完善DNN。 当前已经收集了 100万个以每秒36帧的速度记录的10秒片段，总数据量高达1.5PB。在数据中心，特斯拉将DNN置于这些场景中反复运行，直到DNN能够无差错地运行。最后，DNN被发送回车内，并开始下一轮循环。 Karpathy表示，以这种方式在如此大量的数据上训练DNN需要庞大的计算能力，特斯拉为此建立并部署了内置高性能A100 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此次最新发布的旗舰轿车与SUV将具有自主泊车以及其他自动驾驶功能，其高配版配备115KWH电池。上汽将在今年4月的上海车展上开放纯电轿车的预订，SUV车型将于2022年开始发售。 这两款车型的集中式计算机系统的核心支持多块NVIDIA Orin系统级芯片（平台性能500~1000+TOPs ），除了能够实现各种自动和自主功能外，用户还能进行舱内个性化定制。此外，这两款车型能够通过无线不断升级，实现真正软件定义的驾驶体验。 通过统一的集中式计算架构，智己汽车在开发过程中也能获得先进的软件功能。就像手机一样，该软件定义的汽车将能够定期更新软件。 豪华品质，内外如一 开发顶级的高端电动汽车品牌，需要一流的车载计算平台。 NVIDIA Orin是当今性能最强的自动驾驶和自主机器处理器。该系统级芯片能够实现每秒254万亿次计算，以处理在自动驾驶汽车和机器人中同时运行的大量应用和深度神经网络，并且满足系统安全标准，例如ISO 26262 ASIL-D。 智己汽车搭载多块Orin系统级芯片，计算平台性能可达500 ~1000+TOPS，能够满足自动驾驶所需的冗余和多样性。 如同所有现代化的计算设备，该智能汽车拥有庞大的AI和软件工程师团队，并将随着科技发展不断提高汽车的性能。 IM = Intelligence in Motion 全新智己汽车将智能和电动出行提升至全新高度。 智己的","listText":"由上汽和阿里巴巴联手打造的智己汽车发布了两款智能电动概念车型 这个全新的智能汽车品牌将由“大脑”和电力驱动行驶得更远。 中国最大的汽车制造商上汽集团与电子零售业巨头阿里巴巴联合推出了全新高端纯电动汽车品牌IM智己。该超长续航电动汽车将拥有由高性能、高能效的NVIDIA DRIVE Orin计算平台驱动的AI功能。&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 此次最新发布的旗舰轿车与SUV将具有自主泊车以及其他自动驾驶功能，其高配版配备115KWH电池。上汽将在今年4月的上海车展上开放纯电轿车的预订，SUV车型将于2022年开始发售。 这两款车型的集中式计算机系统的核心支持多块NVIDIA Orin系统级芯片（平台性能500~1000+TOPs 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TensorRT推理引擎的INT8推理能力和基于知识蒸馏的QAT训练，大大加速了微信中的搜索动能，节省了约70%的计算资源。本案例主要应用到NVIDIA T4 GPU和TensorRT。 Case Introduction With the help from INT8 inference capability of NVIDIA TensorRT inference engine and knowledge-distillation-based QAT training, Tencent WeChat search is speeded up greatly. About 70% computing resources are saved. The major products utilized in the case is NVIDIA T4 GPU and TensorRT SDK. 客户简介及应用背景 随着腾讯微信的发展，微信搜索也成为其越来越重要的功能，这个功能可以用来搜索微信内部的账号、信息，以及搜索互联网上的内容。微信搜索月活跃用户数量达到五亿以上。搜索业务当中使用了大量的神经网络模型，包括自然语言理解、匹配排序等等，这些模型的训练和推理都大量依赖于NVIDIA GPU，尤其在推理方面，NVIDIA GPU及相应的解决方案都满足了业务所需的延迟和吞吐要求。 客户挑战 微信搜索业务由多个子模块构成，包括查询理解、匹配、搜索排序等等。由于搜索的业务特点，这些任务对线上服务的延迟和吞吐都十分敏感。然而在最近几年，随着算力的提升以及算法的创新，很多大型复杂的神经网络模型开始应用在这些任务上，比如BERT/Transformer等模型。 这些大模型需要的计算资源和业务上的高要求对推理端的软硬件都是很大的挑战，必须针对具体的硬件做极致的","listText":"案例简介 腾讯公司利用NVIDIA TensorRT推理引擎的INT8推理能力和基于知识蒸馏的QAT训练，大大加速了微信中的搜索动能，节省了约70%的计算资源。本案例主要应用到NVIDIA T4 GPU和TensorRT。 Case Introduction With the help from INT8 inference capability of NVIDIA TensorRT inference engine and knowledge-distillation-based QAT training, Tencent WeChat search is speeded up greatly. About 70% computing resources are saved. The major products utilized in the case is NVIDIA T4 GPU and TensorRT SDK. 客户简介及应用背景 随着腾讯微信的发展，微信搜索也成为其越来越重要的功能，这个功能可以用来搜索微信内部的账号、信息，以及搜索互联网上的内容。微信搜索月活跃用户数量达到五亿以上。搜索业务当中使用了大量的神经网络模型，包括自然语言理解、匹配排序等等，这些模型的训练和推理都大量依赖于NVIDIA GPU，尤其在推理方面，NVIDIA GPU及相应的解决方案都满足了业务所需的延迟和吞吐要求。 客户挑战 微信搜索业务由多个子模块构成，包括查询理解、匹配、搜索排序等等。由于搜索的业务特点，这些任务对线上服务的延迟和吞吐都十分敏感。然而在最近几年，随着算力的提升以及算法的创新，很多大型复杂的神经网络模型开始应用在这些任务上，比如BERT/Transformer等模型。 这些大模型需要的计算资源和业务上的高要求对推理端的软硬件都是很大的挑战，必须针对具体的硬件做极致的","text":"案例简介 腾讯公司利用NVIDIA TensorRT推理引擎的INT8推理能力和基于知识蒸馏的QAT训练，大大加速了微信中的搜索动能，节省了约70%的计算资源。本案例主要应用到NVIDIA T4 GPU和TensorRT。 Case Introduction With the help from INT8 inference capability of NVIDIA TensorRT inference engine and knowledge-distillation-based QAT training, Tencent WeChat search is speeded up greatly. About 70% computing resources are saved. The major products utilized in the case is NVIDIA T4 GPU and TensorRT SDK. 客户简介及应用背景 随着腾讯微信的发展，微信搜索也成为其越来越重要的功能，这个功能可以用来搜索微信内部的账号、信息，以及搜索互联网上的内容。微信搜索月活跃用户数量达到五亿以上。搜索业务当中使用了大量的神经网络模型，包括自然语言理解、匹配排序等等，这些模型的训练和推理都大量依赖于NVIDIA GPU，尤其在推理方面，NVIDIA GPU及相应的解决方案都满足了业务所需的延迟和吞吐要求。 客户挑战 微信搜索业务由多个子模块构成，包括查询理解、匹配、搜索排序等等。由于搜索的业务特点，这些任务对线上服务的延迟和吞吐都十分敏感。然而在最近几年，随着算力的提升以及算法的创新，很多大型复杂的神经网络模型开始应用在这些任务上，比如BERT/Transformer等模型。 这些大模型需要的计算资源和业务上的高要求对推理端的软硬件都是很大的挑战，必须针对具体的硬件做极致的","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":25,"commentSize":3,"repostSize":1,"link":"https://laohu8.com/post/608761268","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":68899,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":321977518,"gmtCreate":1615305600000,"gmtModify":1703488452573,"author":{"id":"3570684952272154","authorId":"3570684952272154","name":"英伟达官方","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a032ec5702e8405d9f658cdcb484031c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570684952272154","authorIdStr":"3570684952272154"},"themes":[],"title":"NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋与人工智能先锋Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton和Yann LeCun等人齐聚GTC21","htmlText":"即日起可在线注册参会，黄仁勋将发表主题演讲，来自数据中心、网络、图形以及自动驾驶汽车等领域的业界领袖将带来1,300多场演讲 美国加利福尼亚州圣克拉拉——太平洋时间2021年3月9日—— NVIDIA今日宣布将于2021年4月12日至16日举办顶级科技盛会GTC21。应NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋的邀请，人工智能领域著名的先锋级人物Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton和Yann LeCun将参加本届大会。黄仁勋将于北京时间4月13日上午9:00以在线直播的形式发表主题演讲，届时将发布众多新闻。 Bengio、Hinton和LeCun在深度学习领域取得了突破性进展，获得了2018年ACM图灵奖，该奖项被誉为计算机领域的诺贝尔奖。 他们的工作推动着人工智能技术在全球范围内得以快速应用——从面部识别到自然语言处理，再到自主机器。Bengio是蒙特利尔大学的教授，同时担任蒙特利尔学习算法研究所负责人；Hinton是多伦多大学的教授，同时担任谷歌的研究员。LeCun是纽约大学的教授，同时担任Facebook首席人工智能科学家。 此次大会预计将有超过10万名开发者、业务负责人、创意人士等注册参会，其中包括负责数据中心基础设施的公司高级管理层和IT专业人士。主题演讲无需注册，即可免费观看。 除三位图灵奖获奖者外，主要演讲者还包括： 微软Azure企业副总裁Girish Bablani 沃尔玛数据科学总监John Bowman Facebook研究工程师Soumith Chintala Arm IP产品事业部总裁Rene Haas Verizon 人工智能平台5G MEC工程副总裁Ganesh Harinath Insitro创始人兼首席执行官，Coursera联合创始人Daphne Koller Zoox联合创始人兼首席技术官Jesse Levinson E","listText":"即日起可在线注册参会，黄仁勋将发表主题演讲，来自数据中心、网络、图形以及自动驾驶汽车等领域的业界领袖将带来1,300多场演讲 美国加利福尼亚州圣克拉拉——太平洋时间2021年3月9日—— NVIDIA今日宣布将于2021年4月12日至16日举办顶级科技盛会GTC21。应NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋的邀请，人工智能领域著名的先锋级人物Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton和Yann LeCun将参加本届大会。黄仁勋将于北京时间4月13日上午9:00以在线直播的形式发表主题演讲，届时将发布众多新闻。 Bengio、Hinton和LeCun在深度学习领域取得了突破性进展，获得了2018年ACM图灵奖，该奖项被誉为计算机领域的诺贝尔奖。 他们的工作推动着人工智能技术在全球范围内得以快速应用——从面部识别到自然语言处理，再到自主机器。Bengio是蒙特利尔大学的教授，同时担任蒙特利尔学习算法研究所负责人；Hinton是多伦多大学的教授，同时担任谷歌的研究员。LeCun是纽约大学的教授，同时担任Facebook首席人工智能科学家。 此次大会预计将有超过10万名开发者、业务负责人、创意人士等注册参会，其中包括负责数据中心基础设施的公司高级管理层和IT专业人士。主题演讲无需注册，即可免费观看。 除三位图灵奖获奖者外，主要演讲者还包括： 微软Azure企业副总裁Girish Bablani 沃尔玛数据科学总监John Bowman Facebook研究工程师Soumith Chintala Arm IP产品事业部总裁Rene Haas Verizon 人工智能平台5G MEC工程副总裁Ganesh Harinath Insitro创始人兼首席执行官，Coursera联合创始人Daphne Koller Zoox联合创始人兼首席技术官Jesse Levinson E","text":"即日起可在线注册参会，黄仁勋将发表主题演讲，来自数据中心、网络、图形以及自动驾驶汽车等领域的业界领袖将带来1,300多场演讲 美国加利福尼亚州圣克拉拉——太平洋时间2021年3月9日—— NVIDIA今日宣布将于2021年4月12日至16日举办顶级科技盛会GTC21。应NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋的邀请，人工智能领域著名的先锋级人物Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton和Yann LeCun将参加本届大会。黄仁勋将于北京时间4月13日上午9:00以在线直播的形式发表主题演讲，届时将发布众多新闻。 Bengio、Hinton和LeCun在深度学习领域取得了突破性进展，获得了2018年ACM图灵奖，该奖项被誉为计算机领域的诺贝尔奖。 他们的工作推动着人工智能技术在全球范围内得以快速应用——从面部识别到自然语言处理，再到自主机器。Bengio是蒙特利尔大学的教授，同时担任蒙特利尔学习算法研究所负责人；Hinton是多伦多大学的教授，同时担任谷歌的研究员。LeCun是纽约大学的教授，同时担任Facebook首席人工智能科学家。 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的成功证明扎克伯格之前做了正确的事情。黄仁勋称赞扎克伯格和 Meta 是 AI 领域的领导者。 黄仁勋说：“你们在 AI 领域做了令人惊叹的工作”，他提到了 Meta 在计算机视觉、语言模型和实时翻译方面的进展。“我们都在使用 Meta 开发的 PyTorch。” 开源在推动 AI 发展中的重要性 扎克伯格强调了开源在推动 AI 发展中的重要性，并与黄仁勋共同指出开放平台对创新尤为关键。 Meta 已迅速成为 AI 领域的领导者，在各项业务中充分利用 AI。最值得关注的是 Meta AI 已被用于 Facebook、Instagram 和 WhatsApp。Meta 还在整个行业推进开源 AI 的发展，近期发布了 Llama 3.1 大模型。 该开源模型花费了大量时间和训练资源投入。这个迄今为止最大的 Llama 版本拥有 4050 亿个参数，使用 16000 多个 NVIDIA H100 GPU 进行了训练。 扎克伯格表示：“过去，推动所有改进的要素之一是每种类型的内容都有不同的模型。现在，随着模型变得更大、更通用，这种情况正在不断改善。有时我会梦想有一天，Facebook 或 Instagram 整个平台就像一个单一的 AI 模型，它将所有这些不","listText":"在备受期待的 SIGGRAPH 2024 炉边谈话中，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋和 Meta 创始人兼首席执行官马克·扎克伯格探讨了开源 AI 和 AI 助手的变革潜力。 扎克伯格首先宣布推出 AI Studio。这是一个新平台，允许用户创建、分享和发现 AI 角色，使数百万创作者和小型企业能够更方便地使用 AI。 黄仁勋表示：“未来，可能每家餐厅、每个网站都会使用这些 AI 功能。” 扎克伯格回应道：“就像现在每家企业都有电子邮件地址、网站和社交媒体账号一样，我认为在未来，每家企业都会拥有一个 AI。” Meta 的成功证明扎克伯格之前做了正确的事情。黄仁勋称赞扎克伯格和 Meta 是 AI 领域的领导者。 黄仁勋说：“你们在 AI 领域做了令人惊叹的工作”，他提到了 Meta 在计算机视觉、语言模型和实时翻译方面的进展。“我们都在使用 Meta 开发的 PyTorch。” 开源在推动 AI 发展中的重要性 扎克伯格强调了开源在推动 AI 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具有前所未有的能力，能够接收到普通人的指令，这使得各个国家采用 AI 并将其融入当地语言和专业知识变得至关重要。 在回答 Al Olama 提出的问题时，黄仁勋强调了基础设施建设的重要性，并阐述了如果他是一个发展中国家的领袖，他将如何处理 AI 问题。 “这并不昂贵，也不难，”黄仁勋说，“我首先要做的是，将语言、文化数据编程到您自己的大型语言模型中。” 随着 AI 和加速计算的发展，NVIDIA GPU 已成为驱动创新的平台。 黄仁勋表示：“NVIDIA GPU 是唯一可供所有人在任何平台上使用的平台。这种通用性不仅实现了 AI 的普及，而且推动了从云计算到自主系统等领域的创新浪潮。 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89%，较上一季度增长 14%。 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示： “NVIDIA 在加速计算方面的开创性工作，持续推动着图形、科学计算和 AI 向前发展。” “开发者们正在利用 NVIDIA 平台，创造着我们这个时代最具影响力的技术 —— 自然语言理解、推荐系统、自动驾驶汽车、物流中心、数字生物学、气候科学，以及遵从物理定律的元宇宙世界。” “本季度，我们发布了 NVIDIA Base Command 和 Fleet Command，均可用于开发、部署、扩展和编排 NVIDIA AI Enterprise 软件套件上运行的 AI 工作负载。我们借助全新的企业软件、各种 NVIDIA 系统、以及全球系统和整合的合作伙伴网络，为全球各大行业提供加速，助力其受益于 AI 带来的变革。” 黄仁勋表示：“我们很高兴发布了 NVIDIA Omniverse，这是一个打磨了近五年的模拟平台，可运行具备真实物理属性的虚拟世界，并能够与其他数字平台相连接。我们的设想是让工程师、设计师甚至自主机器都可以连接到 Omniverse，创建数字孪生和用于工业的元宇宙。” NVIDIA 在第二季度支付了 1","listText":"收入创下 65.1 亿美元的纪录，较去年同期增长 68% 游戏收入创下 30.6 亿美元的纪录，较去年同期增长 85% 数据中心收入创下 23.7 亿美元的纪录，较去年同期增长 35% NVIDIA 公司（纳斯达克代码：NVDA）今日宣布，截至 2021 年 8 月 1 日的第二季度收入创下 65.1 亿美元的纪录，较去年同期增长 68%，较上一季度增长 15%，公司的游戏、数据中心和专业视觉平台均创下收入纪录。 季度 GAAP 摊薄每股收益创下 0.94 美元的纪录，较去年同期增长 276%，较上一季度增长 24%。季度非 GAAP 摊薄每股收益为 1.04 美元，较去年同期增长 89%，较上一季度增长 14%。 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示： “NVIDIA 在加速计算方面的开创性工作，持续推动着图形、科学计算和 AI 向前发展。” “开发者们正在利用 NVIDIA 平台，创造着我们这个时代最具影响力的技术 —— 自然语言理解、推荐系统、自动驾驶汽车、物流中心、数字生物学、气候科学，以及遵从物理定律的元宇宙世界。” “本季度，我们发布了 NVIDIA Base Command 和 Fleet Command，均可用于开发、部署、扩展和编排 NVIDIA AI Enterprise 软件套件上运行的 AI 工作负载。我们借助全新的企业软件、各种 NVIDIA 系统、以及全球系统和整合的合作伙伴网络，为全球各大行业提供加速，助力其受益于 AI 带来的变革。” 黄仁勋表示：“我们很高兴发布了 NVIDIA Omniverse，这是一个打磨了近五年的模拟平台，可运行具备真实物理属性的虚拟世界，并能够与其他数字平台相连接。我们的设想是让工程师、设计师甚至自主机器都可以连接到 Omniverse，创建数字孪生和用于工业的元宇宙。” NVIDIA 在第二季度支付了 1","text":"收入创下 65.1 亿美元的纪录，较去年同期增长 68% 游戏收入创下 30.6 亿美元的纪录，较去年同期增长 85% 数据中心收入创下 23.7 亿美元的纪录，较去年同期增长 35% NVIDIA 公司（纳斯达克代码：NVDA）今日宣布，截至 2021 年 8 月 1 日的第二季度收入创下 65.1 亿美元的纪录，较去年同期增长 68%，较上一季度增长 15%，公司的游戏、数据中心和专业视觉平台均创下收入纪录。 季度 GAAP 摊薄每股收益创下 0.94 美元的纪录，较去年同期增长 276%，较上一季度增长 24%。季度非 GAAP 摊薄每股收益为 1.04 美元，较去年同期增长 89%，较上一季度增长 14%。 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示： “NVIDIA 在加速计算方面的开创性工作，持续推动着图形、科学计算和 AI 向前发展。” “开发者们正在利用 NVIDIA 平台，创造着我们这个时代最具影响力的技术 —— 自然语言理解、推荐系统、自动驾驶汽车、物流中心、数字生物学、气候科学，以及遵从物理定律的元宇宙世界。” “本季度，我们发布了 NVIDIA Base Command 和 Fleet Command，均可用于开发、部署、扩展和编排 NVIDIA AI Enterprise 软件套件上运行的 AI 工作负载。我们借助全新的企业软件、各种 NVIDIA 系统、以及全球系统和整合的合作伙伴网络，为全球各大行业提供加速，助力其受益于 AI 带来的变革。” 黄仁勋表示：“我们很高兴发布了 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TensorRT和GPU软件栈助力腾讯AI LAB打造生动的虚拟人","htmlText":"案例简介 •&nbsp;&nbsp;&nbsp; 本案例中通过使用NVIDIA T4 GPU和TensorRT，OpenGL，CUDA, CUDA/OpenGL interoperability等GPU软件技术栈，助力腾讯AI LAB虚拟人项目在人脸生成阶段达到了超过3倍的加速。 •&nbsp;&nbsp;&nbsp; 本案例主要应用到 NVIDIA T4 GPU，TensorRT, OpenGL，CUDA, CUDA/OpenGL interoperability等AI加速平台。 Case Introduction major products utilized in the case are NVIDIA T4 GPU, and NVIDIA AI software stack — TensorRT, CUDA, OpenGL, CUDA/OpenGL interoperability, etc. 客户简介及应用背景 腾讯AI LAB致力于打造产学研用一体的 AI 生态，主要的研究方向包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习，结合腾讯场景与业务优势，在社交AI，游戏AI，内容AI及平台AI等领域取得了显著的成果，技术被应用于微信、QQ、天天快报和QQ音乐等上百个腾讯产品。其中围棋AI “绝艺” 多次获得世界人工智能围棋大赛的冠军。 腾讯AI LAB打造的虚拟人，具有自然，生动且饱含情绪的表情，其背后由一套腾讯 AI Lab 自研的复杂系统支撑，系统首先要从文本中提取不同信息，包括表情、情感、重音位置、和激动程度等；之后，这些信息被输入到模型中生成，再同步生成语音、口型和表情参数，最终才有了虚拟人自然生动的表现。 客户挑战 根据虚拟人物需要表达的语言和情感，生成自然生动的人脸，是打造虚拟人重要的一个阶段。需要先渲染人脸的纹理图和渲染图，并将它们输入到深度学习模型中","listText":"案例简介 •&nbsp;&nbsp;&nbsp; 本案例中通过使用NVIDIA T4 GPU和TensorRT，OpenGL，CUDA, CUDA/OpenGL interoperability等GPU软件技术栈，助力腾讯AI 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Adam蔚来超算平台。该平台将首次应用在2022年开启交付的蔚来ET7车型中。 NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋表示： 自动驾驶和电动化是改变汽车行业的关键力量。我们很高兴能与新能源汽车变革的领导者蔚来合作，利用AI的力量创建软件定义的未来电动车队。 蔚来创始人、董事长兼首席执行官李斌表示： 蔚来和NVIDIA的合作将加速智能汽车自动驾驶技术的发展。蔚来所研发的自动驾驶算法将运行在四颗行业领先的NVIDIA Orin芯片上，为量产车提供前所未有的超1000TOPS算力。 NIO Adam蔚来超算平台是蔚来在安全可靠地将汽车智能和自动驾驶技术推向市场过程中的一项重大成就。借助集中化、软件定义的计算架构，蔚来下一代电动轿车（如ET7）将具有全新的AI功能，并在售出之后也能够永久升级。 NVIDIA Orin是当今性能最强的自动驾驶和自主机器处理器。该可扩展的系统级芯片系列不仅能够实现前所未有的每秒254万亿次计算，还能为入门级ADAS / L2级自动驾驶提供所需算力（10 TOPS / 5瓦）。蔚来的每辆电动汽车都将配备四颗高性能Orin 系统级芯片，拥有行业领先的超1000TOPS算力，为安全的自动驾驶提供所必需的冗余和多样性。 作为蔚来首款搭载Orin的电动汽车，旗舰轿车ET7是一款高性能汽车，零到百公里加速仅需3.9秒，","listText":"NIO Adam蔚来超算平台由NVIDIA DRIVE Orin驱动，搭载该平台的电动车型将于2022年开启交付 中国高端智能电动汽车制造商蔚来汽车和NVIDIA今日宣布，蔚来新一代电动汽车将采用NVIDIA DRIVE Orin™系统级芯片， 为其提供先进的自动驾驶功能。 蔚来致力于在更广泛的范围内为消费者提供智能、高性能的电动汽车。在2020蔚来日（NIO Day 2020）上，该电动汽车制造商介绍了配备NVIDIA DRIVE Orin的NIO Adam蔚来超算平台。该平台将首次应用在2022年开启交付的蔚来ET7车型中。 NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋表示： 自动驾驶和电动化是改变汽车行业的关键力量。我们很高兴能与新能源汽车变革的领导者蔚来合作，利用AI的力量创建软件定义的未来电动车队。 蔚来创始人、董事长兼首席执行官李斌表示： 蔚来和NVIDIA的合作将加速智能汽车自动驾驶技术的发展。蔚来所研发的自动驾驶算法将运行在四颗行业领先的NVIDIA Orin芯片上，为量产车提供前所未有的超1000TOPS算力。 NIO Adam蔚来超算平台是蔚来在安全可靠地将汽车智能和自动驾驶技术推向市场过程中的一项重大成就。借助集中化、软件定义的计算架构，蔚来下一代电动轿车（如ET7）将具有全新的AI功能，并在售出之后也能够永久升级。 NVIDIA Orin是当今性能最强的自动驾驶和自主机器处理器。该可扩展的系统级芯片系列不仅能够实现前所未有的每秒254万亿次计算，还能为入门级ADAS / L2级自动驾驶提供所需算力（10 TOPS / 5瓦）。蔚来的每辆电动汽车都将配备四颗高性能Orin 系统级芯片，拥有行业领先的超1000TOPS算力，为安全的自动驾驶提供所必需的冗余和多样性。 作为蔚来首款搭载Orin的电动汽车，旗舰轿车ET7是一款高性能汽车，零到百公里加速仅需3.9秒，","text":"NIO Adam蔚来超算平台由NVIDIA DRIVE Orin驱动，搭载该平台的电动车型将于2022年开启交付 中国高端智能电动汽车制造商蔚来汽车和NVIDIA今日宣布，蔚来新一代电动汽车将采用NVIDIA DRIVE Orin™系统级芯片， 为其提供先进的自动驾驶功能。 蔚来致力于在更广泛的范围内为消费者提供智能、高性能的电动汽车。在2020蔚来日（NIO Day 2020）上，该电动汽车制造商介绍了配备NVIDIA DRIVE Orin的NIO Adam蔚来超算平台。该平台将首次应用在2022年开启交付的蔚来ET7车型中。 NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋表示： 自动驾驶和电动化是改变汽车行业的关键力量。我们很高兴能与新能源汽车变革的领导者蔚来合作，利用AI的力量创建软件定义的未来电动车队。 蔚来创始人、董事长兼首席执行官李斌表示： 蔚来和NVIDIA的合作将加速智能汽车自动驾驶技术的发展。蔚来所研发的自动驾驶算法将运行在四颗行业领先的NVIDIA Orin芯片上，为量产车提供前所未有的超1000TOPS算力。 NIO Adam蔚来超算平台是蔚来在安全可靠地将汽车智能和自动驾驶技术推向市场过程中的一项重大成就。借助集中化、软件定义的计算架构，蔚来下一代电动轿车（如ET7）将具有全新的AI功能，并在售出之后也能够永久升级。 NVIDIA Orin是当今性能最强的自动驾驶和自主机器处理器。该可扩展的系统级芯片系列不仅能够实现前所未有的每秒254万亿次计算，还能为入门级ADAS / L2级自动驾驶提供所需算力（10 TOPS / 5瓦）。蔚来的每辆电动汽车都将配备四颗高性能Orin 系统级芯片，拥有行业领先的超1000TOPS算力，为安全的自动驾驶提供所必需的冗余和多样性。 作为蔚来首款搭载Orin的电动汽车，旗舰轿车ET7是一款高性能汽车，零到百公里加速仅需3.9秒，","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":17,"commentSize":6,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/334951733","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":86996,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3498644606033549","authorId":"3498644606033549","name":"李李符","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3498644606033549","authorIdStr":"3498644606033549"},"content":"[强] [强] [强]","text":"[强] [强] [强]","html":"[强] [强] 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日前，Alphafold2在蛋白结构预测上的突破还余音绕梁，而生物科学领域还有更难的研究方向，比如，超大复合物结构、动态构象变化、蛋白质设计、药物设计等等，这些问题都有待科学家与工业界去一一攻克。用结构加计算，从根本的生物学角度出发，加速新药发现，是水木未来贯彻始终的目标。 以G蛋白偶联受体（GPCR）这类蛋白为例，以这类蛋白为靶点的药物在已上市药物中占据了约30%的比重，但是仍有大量GPCR的结构未知，进而阻碍了利用其结构进行药物开发的脚步。 水木未来拥有多台高性能GPU服务器，冷冻电镜图片的数据采集及图像处理流程中几乎所有计算密集型步骤都能得益于NVIDIA GPU的应用及计算平台的升级。 基于NVIDIA A100 和V100 GPU计算平台，水木未来在应用冷冻电镜图","listText":"水木未来是一家结构和计算驱动的新型药物研发公司，拥有亚太区第一个商业化冷冻电镜服务平台，基于冷冻电镜、计算生物学、机器学习和高性能计算核心技术，在小分子药物、生物大分子药物、基因治疗等领域推动数字化创新，助力全球创新药企提升药物研发效率和成功率。 NVIDIA&nbsp;GPU 提升 10 倍图像处理速率 电镜解析的结构以每年1.5倍的速度高速增长，已经成为结构解析最重要的技术手段之一。随着冷冻电镜技术的不断迭代革新，高分辨率结构解析在药物研发领域发挥越来越广泛且重要的作用。 在小分子药物领域，冷冻电镜可以通过解析小分子与靶点蛋白的复合物结构，帮助研究者理解构效关系，指导基于结构的小分子药物发现与优化。 在生物药领域，冷冻电镜可以用来进行抗体表位解析，研究交叉特异性，帮助优化单抗，设计疫苗，并且作为支持IP保护的重要手段。 此外，冷冻电镜还可对病毒样颗粒，腺相关病毒等载体，纳米粒，脂质体等进行可视化表征，在基因治疗质控与制剂制备工艺等多个方向发挥作用。 但海量冷冻电镜数据的处理速度依然是重要的限速瓶颈。 日前，Alphafold2在蛋白结构预测上的突破还余音绕梁，而生物科学领域还有更难的研究方向，比如，超大复合物结构、动态构象变化、蛋白质设计、药物设计等等，这些问题都有待科学家与工业界去一一攻克。用结构加计算，从根本的生物学角度出发，加速新药发现，是水木未来贯彻始终的目标。 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NVIDIA 演讲者发布了如下公告： NVIDIA Omniverse Avatar Cloud Engine (ACE)，用于创建虚拟形象的新平台。 构建 Universal Scene Description (USD) 的计划，USD 是元宇宙的语言。 对 NVIDIA Omniverse（用于创建虚拟世界和数字孪生的计算平台）的主要扩展。 利用机器学习为图形工作流提供强效助力的工具。 他谈到，“我们今天发布的公告进一步推动了元宇宙的发展，这是一个新的计算平台，具有新的编程模型、架构和标准。”&nbsp; 元宇宙应用已应运而生。 黄仁勋指出，“用户可以尝试使用增强现实的虚拟 3D 产品，电信公司正在创建其无线电网络的数字孪生来优化和部署无线电塔[以及]许多公司都在创建仓库和工厂的数字孪生以优化其布局和物流。”&nbsp;&nbsp;&nbsp; 输入虚拟形象 元宇宙的世界离不开虚拟助手，我们与虚拟形象的互动将像与另一个人交谈一样自然。他们将在数字工厂工作，玩在线游戏，并为电子零售商提供客户服务。 黄仁勋说，“虚拟形象在 Omniverse 中进行设计、训练和操作，会成为广泛使用的机器人之一，数目将增长至数十亿个”。 数字人和虚拟形象需","listText":"在 SIGGRAPH 大会上，NVIDIA 高管发表的简短的特别演讲令我们大开眼界，其中不仅描述了推动图形新时代发展的力量，还介绍了该公司一直致力于扩展新工具并为加速图形技术发展不遗余力。 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在为时 45 分钟的演讲中谈到：“元宇宙是互联网的再次演进，而 AI 和计算机图形技术的结合将为元宇宙提供动力”。 它将成为互联虚拟世界和数字孪生的枢纽， 成为工作和娱乐的心选之地。黄仁勋还表示，数字人虚拟形象将成为未来广受欢迎的机器人形式之一，将为这个领域注入更多生机与活力。 通过 45 个演示和幻灯片，5 位 NVIDIA 演讲者发布了如下公告： NVIDIA Omniverse Avatar Cloud Engine (ACE)，用于创建虚拟形象的新平台。 构建 Universal Scene Description (USD) 的计划，USD 是元宇宙的语言。 对 NVIDIA Omniverse（用于创建虚拟世界和数字孪生的计算平台）的主要扩展。 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元宇宙的世界离不开虚拟助手，我们与虚拟形象的互动将像与另一个人交谈一样自然。他们将在数字工厂工作，玩在线游戏，并为电子零售商提供客户服务。 黄仁勋说，“虚拟形象在 Omniverse 中进行设计、训练和操作，会成为广泛使用的机器人之一，数目将增长至数十亿个”。 数字人和虚拟形象需","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":6,"commentSize":2,"repostSize":4,"link":"https://laohu8.com/post/684356643","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":79120,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":608761522,"gmtCreate":1638720000000,"gmtModify":1638796423530,"author":{"id":"3570684952272154","authorId":"3570684952272154","name":"英伟达官方","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a032ec5702e8405d9f658cdcb484031c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570684952272154","authorIdStr":"3570684952272154"},"themes":[],"title":"NVIDIA TensorRT 加速夸克浏览器AI应用，对模型性能提升起到关键作用","htmlText":"客户简介 •&nbsp;&nbsp;&nbsp; 本案例中通过TensorRT加速夸克浏览器视频图像相关模型的预测性能，比如待上线业务的相关流程整体性能达不到线上要求，通过对全流程的优化以及使用NVIDIA TensorRT加速模型后，最终整体性能由10s级别降到400ms内，其中模型性能加速1～3倍，显存占用下降50%。 •&nbsp;&nbsp;&nbsp; 本案例主要应用到NVIDIA TensorRT、NVIDIA Nsight Systems Case Introduction •&nbsp;&nbsp;&nbsp; In this case, TensorRT was used to accelerate the prediction performance of the video image-related model. The original overall process performance did not meet the online requirements. After optimizing the entire process and using TensorRt to accelerate the model, the final overall performance was reduced from 10s to within 500ms. •&nbsp;&nbsp;&nbsp; The major products utilized in the case is NVIDIA TensorRT、NVIDIA Nsight Systems 客户简介及应用背景 夸克浏览器是阿里旗下的一个搭载极速AI引擎的高速智能浏览器。夸客以极速智能搜索为定位，致力于为用户提供交互更智能高效、内容更专业权威的新一代搜索引擎，同时也在产品极致体验上不断","listText":"客户简介 •&nbsp;&nbsp;&nbsp; 本案例中通过TensorRT加速夸克浏览器视频图像相关模型的预测性能，比如待上线业务的相关流程整体性能达不到线上要求，通过对全流程的优化以及使用NVIDIA TensorRT加速模型后，最终整体性能由10s级别降到400ms内，其中模型性能加速1～3倍，显存占用下降50%。 •&nbsp;&nbsp;&nbsp; 本案例主要应用到NVIDIA TensorRT、NVIDIA Nsight Systems Case Introduction •&nbsp;&nbsp;&nbsp; In this case, TensorRT was used to accelerate the prediction performance of the video image-related model. The original overall process performance did not meet the online requirements. 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Research《用有限数据训练生成式对抗网络》白皮书上线","htmlText":"该配图由 StyleGAN2 借助 ADA 生成，仅仅基于大都会艺术博物馆收藏品 API 的不到 1,500 张图像的数据集进行了训练。 NVIDIA Research 的最新 AI 模型可谓生成式对抗网络（GAN）领域的“神童”。相较于典型的 GAN，它只需要基于极少量的学习材料，就能学习诸如模仿著名画家和重建癌症组织图像这样复杂的技能。 通过将一种突破性的神经网络训练技术应用于常用的 NVIDIA StyleGAN2 模型，NVIDIA 的研究人员基于大都会艺术博物馆中不到 1,500 张图像重新设计了艺术作品。他们使用 NVIDIA DGX 系统加速训练，从历史人物肖像中汲取灵感，创作出了全新的 AI 艺术作品。 这种称为自适应鉴别器增强（ADA）的技术能在将训练图像的数量缩减 10-20 倍的情况下，仍保持不错的效果。未来，该技术将会为医疗健康领域带来重大影响，例如，可通过创建癌症组织学图像来帮助训练其他 AI 模型。 NVIDIA 图形研究副总裁 David Luebke 表示：“这些研究结果意味着，人们可以使用 GAN 来解决大量数据过于耗时或难以获取的问题。我十分期待艺术家、医学专家和研究人员能够对其充分利用，实现更多应用。” 本周，这一项目的研究论文已在&nbsp;第34届神经信息处理系统大会 NeurIPS 上发表。在本届大会上，NVIDIA Research 破纪录地有 28 篇研究论文入选，该论文就是其中之一。 这种新方法是 NVIDIA 研究人员在 GAN 领域的一系列创新中的最新成果。这些研究人员开发了基于 GAN 的突破性模型，包括AI绘画应用程序 GauGAN、游戏引擎模拟器 GameGAN 和宠物照片转换器 GANimal。这些模型在 NVIDIA AI Playground 均有提供。 数据训练的困境 像大多数神经网络一样，GAN 长期遵循","listText":"该配图由 StyleGAN2 借助 ADA 生成，仅仅基于大都会艺术博物馆收藏品 API 的不到 1,500 张图像的数据集进行了训练。 NVIDIA Research 的最新 AI 模型可谓生成式对抗网络（GAN）领域的“神童”。相较于典型的 GAN，它只需要基于极少量的学习材料，就能学习诸如模仿著名画家和重建癌症组织图像这样复杂的技能。 通过将一种突破性的神经网络训练技术应用于常用的 NVIDIA StyleGAN2 模型，NVIDIA 的研究人员基于大都会艺术博物馆中不到 1,500 张图像重新设计了艺术作品。他们使用 NVIDIA DGX 系统加速训练，从历史人物肖像中汲取灵感，创作出了全新的 AI 艺术作品。 这种称为自适应鉴别器增强（ADA）的技术能在将训练图像的数量缩减 10-20 倍的情况下，仍保持不错的效果。未来，该技术将会为医疗健康领域带来重大影响，例如，可通过创建癌症组织学图像来帮助训练其他 AI 模型。 NVIDIA 图形研究副总裁 David Luebke 表示：“这些研究结果意味着，人们可以使用 GAN 来解决大量数据过于耗时或难以获取的问题。我十分期待艺术家、医学专家和研究人员能够对其充分利用，实现更多应用。” 本周，这一项目的研究论文已在&nbsp;第34届神经信息处理系统大会 NeurIPS 上发表。在本届大会上，NVIDIA Research 破纪录地有 28 篇研究论文入选，该论文就是其中之一。 这种新方法是 NVIDIA 研究人员在 GAN 领域的一系列创新中的最新成果。这些研究人员开发了基于 GAN 的突破性模型，包括AI绘画应用程序 GauGAN、游戏引擎模拟器 GameGAN 和宠物照片转换器 GANimal。这些模型在 NVIDIA AI Playground 均有提供。 数据训练的困境 像大多数神经网络一样，GAN 长期遵循","text":"该配图由 StyleGAN2 借助 ADA 生成，仅仅基于大都会艺术博物馆收藏品 API 的不到 1,500 张图像的数据集进行了训练。 NVIDIA Research 的最新 AI 模型可谓生成式对抗网络（GAN）领域的“神童”。相较于典型的 GAN，它只需要基于极少量的学习材料，就能学习诸如模仿著名画家和重建癌症组织图像这样复杂的技能。 通过将一种突破性的神经网络训练技术应用于常用的 NVIDIA StyleGAN2 模型，NVIDIA 的研究人员基于大都会艺术博物馆中不到 1,500 张图像重新设计了艺术作品。他们使用 NVIDIA DGX 系统加速训练，从历史人物肖像中汲取灵感，创作出了全新的 AI 艺术作品。 这种称为自适应鉴别器增强（ADA）的技术能在将训练图像的数量缩减 10-20 倍的情况下，仍保持不错的效果。未来，该技术将会为医疗健康领域带来重大影响，例如，可通过创建癌症组织学图像来帮助训练其他 AI 模型。 NVIDIA 图形研究副总裁 David Luebke 表示：“这些研究结果意味着，人们可以使用 GAN 来解决大量数据过于耗时或难以获取的问题。我十分期待艺术家、医学专家和研究人员能够对其充分利用，实现更多应用。” 本周，这一项目的研究论文已在 第34届神经信息处理系统大会 NeurIPS 上发表。在本届大会上，NVIDIA Research 破纪录地有 28 篇研究论文入选，该论文就是其中之一。 这种新方法是 NVIDIA 研究人员在 GAN 领域的一系列创新中的最新成果。这些研究人员开发了基于 GAN 的突破性模型，包括AI绘画应用程序 GauGAN、游戏引擎模拟器 GameGAN 和宠物照片转换器 GANimal。这些模型在 NVIDIA AI Playground 均有提供。 数据训练的困境 像大多数神经网络一样，GAN 长期遵循","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":15,"commentSize":5,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/315559514","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":39093,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[{"live_id":16139666432684,"type":0,"status":3,"title":"英伟达2020Q4业绩电话会议","source_url":"https://lpl27170.laohu8.com/live/YouTube.m3u8","live_img_url":"https://static.tigerbbs.com/8013fd57da2a631cc9b5e2eb707c10cb","video_url":"https://1254107296.vod2.myqcloud.com/e2ad4227vodcq1254107296/f32acdf65285890814690881294/f0.mp4","share_url":"","expected_time":1614220200424,"live_url":"https://www.laohu8.com/live/16139666432684","category_id":3,"subscribe_status":0,"main_push":0,"time_remain":-120503507368,"uuid":["3570684952272154"],"msg_symbols":[],"permission":null,"permission_code":5,"insert_time":1613966643000},{"live_id":16055086596842,"type":0,"status":3,"title":"英伟达2020Q3业绩电话会议","source_url":"https://1254107296.vod2.myqcloud.com/e2ad4227vodcq1254107296/a8f88ecf5285890810095880455/f0.mp4","live_img_url":"https://static.tigerbbs.com/e0a38bf5b17d5384cf4df9912d1f51b6","video_url":"https://1254107296.vod2.myqcloud.com/e2ad4227vodcq1254107296/a8f88ecf5285890810095880455/f0.mp4","share_url":"","expected_time":1605752400083,"live_url":"https://www.laohu8.com/live/16055086596842","category_id":3,"subscribe_status":0,"main_push":0,"time_remain":-128971307709,"uuid":["3570684952272154"],"msg_symbols":[],"permission":null,"permission_code":5,"insert_time":1605508659000},{"live_id":15978265448759,"type":0,"status":3,"title":"英伟达FY2021Q2业绩电话会议","source_url":"https://dashod.akamaized.net/media/cv/events/23/93/68/9/rt/1_fhvideo1_1597882454674_mpd/stream.mpd","live_img_url":"https://static.tigerbbs.com/bb1fd4c7ceb3451212a5dd548a45b1b6","video_url":"https://dashod.akamaized.net/media/cv/events/23/93/68/9/rt/1_fhvideo1_1597882454674_mpd/stream.mpd","share_url":"","expected_time":1597887000280,"live_url":"https://www.laohu8.com/live/15978265448759","category_id":3,"subscribe_status":0,"main_push":0,"time_remain":-136836707512,"uuid":["3570684952272154"],"msg_symbols":[],"permission":null,"permission_code":5,"insert_time":1597826544000}]}