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NVIDIA是(NVIDIA Corporation,NASDAQ:NVDA,官方中文名稱英偉達)的簡稱,是一家以設(shè)計智核芯片組為主的無晶圓(Fabless)IC半導(dǎo)體公司,公司創(chuàng)立于1993年1月,總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市。
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NVIDIA Isaac Lab多GPU多節(jié)點訓(xùn)練指南
NVIDIA Isaac Lab 是一個適用于機器人學(xué)習(xí)的開源統(tǒng)一框架,基于 NVIDIA Isaac Sim 開發(fā),其模塊化高保真仿真適用于各種訓(xùn)練環(huán)...
借助NVIDIA Cosmos模型提升機器人訓(xùn)練效率
隨著物理 AI 系統(tǒng)的不斷發(fā)展,對豐富標(biāo)記數(shù)據(jù)集的需求正在急速增長,已經(jīng)超出了在現(xiàn)實世界中通過人工采集所能滿足的范圍。世界基礎(chǔ)模型(WFMs)是經(jīng)過訓(xùn)練...
使用NVIDIA NVLink Fusion技術(shù)提升AI推理性能
本文詳細闡述了 NVIDIA NVLink Fusion 如何借助高效可擴展的 NVIDIA NVLink scale-up 架構(gòu)技術(shù),滿足日益復(fù)雜的 ...
在AI應(yīng)用的浪潮中,視覺AI無疑是最熱門的領(lǐng)域之一。從智能家居到安防監(jiān)控,從工廠自動化到自動駕駛,視覺技術(shù)的身影無處不在。然而,對于很多開發(fā)者來說,想要...
DeepSeek R1 MTP在TensorRT-LLM中的實現(xiàn)與優(yōu)化
TensorRT-LLM 在 NVIDIA Blackwell GPU 上創(chuàng)下了 DeepSeek-R1 推理性能的世界紀(jì)錄,Multi-Token P...
NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell GPU測試分析
今天我們帶來全新 NVIDIA Blackwell 架構(gòu) GPU —— NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell 的測試,對比上一代產(chǎn)...
在之前的技術(shù)博客中,我們介紹了低延遲[1] 和高吞吐[2] 場景的優(yōu)化方法。對于生產(chǎn)部署,用戶還關(guān)心在滿足特定延遲約束的情況下,每個 GPU 的吞吐表現(xiàn)...
解讀NVIDIA Cosmos世界基礎(chǔ)模型的最新功能
人形機器人和智能汽車等新一代 AI 機器人依賴于高保真、物理感知的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。如果沒有多樣化且具有代表性的數(shù)據(jù)集,這些系統(tǒng)將無法獲得適當(dāng)?shù)挠?xùn)練,并且由于泛...
Dynamo 0.4在NVIDIA Blackwell上通過PD分離將性能提升4倍
近期,OpenAI 的 gpt-oss、月之暗面的 Kimi K2 等多個新的前沿開源模型相繼問世,標(biāo)志著大語言模型 (LLM) 創(chuàng)新浪潮的加速。近日發(fā)...
NVIDIA Omniverse Extension開發(fā)秘籍
NVIDIA Omniverse 是一個模塊化平臺,使用高級 API 和微服務(wù)來構(gòu)建由 OpenUSD 和 NVIDIA RTX 提供支持的 3D 應(yīng)用...
如何在Linux系統(tǒng)開啟Persistence Mode
難道是驅(qū)動老舊?資源不足?系統(tǒng)問題?都不是——真相藏在一個容易被忽略的小設(shè)置里:Persistence Mode(持久模式)。
如何在NVIDIA Blackwell GPU上優(yōu)化DeepSeek R1吞吐量
開源 DeepSeek R1 模型的創(chuàng)新架構(gòu)包含多頭潛在注意力機制 (MLA) 和大型稀疏混合專家模型 (MoE),其顯著提升了大語言模型 (LLM) ...
機器人領(lǐng)域的一大核心挑戰(zhàn)在于如何讓機器人掌握新任務(wù),而無需針對每個新任務(wù)和環(huán)境耗費大量精力收集和標(biāo)注數(shù)據(jù)集。NVIDIA 的最新研究方案通過生成式 AI...
基于NVIDIA Llama Nemotron Super v1.5模型構(gòu)建AI智能體
AI 智能體現(xiàn)在已經(jīng)能夠解決多步驟問題、編寫生產(chǎn)級代碼并在多個領(lǐng)域擔(dān)任通用助手。但要充分發(fā)揮其潛力,還需要在控制成本的前提下加入先進的邏輯推理模型。
如何在Ray分布式計算框架下集成NVIDIA Nsight Systems進行GPU性能分析
在大語言模型的強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中,GPU 性能優(yōu)化至關(guān)重要。隨著模型規(guī)模不斷擴大,如何高效地分析和優(yōu)化 GPU 性能成為開發(fā)者面臨的主要挑戰(zhàn)之一。
NVIDIA Isaac Lab可用環(huán)境與強化學(xué)習(xí)腳本使用指南
NVIDIA Isaac Sim 是一款基于 NVIDIA Omniverse 構(gòu)建的參考應(yīng)用,使開發(fā)者能夠在基于物理的虛擬環(huán)境中模擬和測試 AI 驅(qū)動...
如何本地部署NVIDIA Cosmos Reason-1-7B模型
近日,NVIDIA 開源其物理 AI 平臺 NVIDIA Cosmos 中的關(guān)鍵模型——NVIDIA Cosmos Reason-1-7B。這款先進的多...
NVIDIA recsys-examples在生成式推薦系統(tǒng)中的高效實踐
在生成式 AI 浪潮的推動下,推薦系統(tǒng)領(lǐng)域正經(jīng)歷深刻變革。傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)推薦模型 (DLRMs) 雖已展現(xiàn)出一定效果,但在捕捉用戶興趣偏好和動態(tài)行為序列...
如何在魔搭社區(qū)使用TensorRT-LLM加速優(yōu)化Qwen3系列模型推理部署
TensorRT-LLM 作為 NVIDIA 專為 LLM 推理部署加速優(yōu)化的開源庫,可幫助開發(fā)者快速利用最新 LLM 完成應(yīng)用原型驗證與產(chǎn)品部署。
基于NVIDIA AI的3D機器人感知與地圖構(gòu)建系統(tǒng)設(shè)計
機器人必須感知和理解其 3D 環(huán)境,才能安全高效地行動。這一點在非結(jié)構(gòu)化或陌生空間中的自主導(dǎo)航、對象操作和遠程操作等任務(wù)尤為重要。當(dāng)前機器人感知技術(shù)的進...
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