Perplexity便携式计算机现在可在Windows上使用，由NVIDIA RTX提供支持
随着本地模型的能力越来越强，人工智能代理可以直接在PC上处理更多工作，同时将敏感信息保留在设备上。Portable Computer是Perplexity Computer代理的本地版本，用于规划和执行多步骤任务。它由英伟达图形处理器加速，使用本地模型来分析数据，汇集信息[.]
NVIDIA 英伟达
英伟达的 AI 芯片与生态动态：GPU 新品、CUDA 生态、机器人平台与 AI 算力市场的风向。
已收录 253 条 · 近 30 天 156 条 · 第 8 / 11 页
-
-
NVIDIA开源ONSO：One YML演示物理人工智能训练、模拟和机器人测试
英伟达拥有开源ONSO，这是一款Kubernetes原生工作流编排器，在内部用于Project GR 00 T、Isaac Lab和Isaac Sim。OASO让机器人团队在单个YML文件中定义训练、模拟和硬件在环任务，并将每个任务路由到正确的计算层，从GB 200集群到Jetson AGX Thor设备，无需基础设施代码。Apache-2.0获得许可，最新
-
利用NVIDIA cuML、RAPIDS、GPU基准测试、可解释性、聚类和模型推理实现机器学习工作流
本实用教程演示了如何使用NVIDIA cuML和RAPIDS构建和加速机器学习工作流程。它涵盖了图形处理器环境设置、使用cuml.accel的零码scikit-learn加速、关键ML算法的性能基准测试、使用UMAP和HDBSCAN的多管齐学习、使用FIL的树模型推理以及使用GOP加速的SHAP的模型解释性文章使用NVIDIA cuML、RAPIDS、图形处
-
英伟达是人工智能的央行
HN ð352· 239 评论
-
Nvidia希望向Anthropic破纪录的IPO投入高达100亿美元
据路透社报道，英伟达正在洽谈向Anthropic计划中的IPO投资高达100亿美元。目标估值为2万亿美元，这将是历史上最大的IPO。其中大部分资金最终可能会以芯片订单的形式回到英伟达。Nvidia希望向Anthropic破纪录的IPO注入高达100亿美元的文章首先发表在The Decoder上。
-
NVIDIA详细信息BioNeMo推理时间表（BioIR）：8xH 100上每GPU-小时2.90倍更高的Boltz-2折叠吞吐量和58.5K残留量
英伟达详细介绍了BioNeMo推理库（BioIR），这是一个Python库，可以在保持普通PyTorch的同时加速英伟达图形处理器上的生物分子结构预测模型。在针对8xH 100 GPUs上1，000个人类二聚体目标的匹配基准测试中，BioIR加速Boltz-2每GPU-小时提供了58.5K成功折叠残基，而Torch-编译的开源实现为20.2K，获得了2.90
-
Jensen Huang解释了为什么Nvidia明年将增长惊人的70%
Jensen Huang表示，英伟达在每一件事上都有自己的影响力，并预计未来又会迎来丰收的一年。但他坚称，其交易并不是循环的。
-
Skild人工智能利用NVIDIA物理人工智能通过单个视频教授机器人新任务
制造车间、仓库和生产线很少保持固定--任务发生变化、布局发生变化、新产品到达，如果不进行重大重新编程，大多数机器人就无法跟上。Skild AI的新S1机器人基础模型有助于解决这一问题，旨在通过单个视频演示学习以前从未见过的长期任务。该模型于上周推出，使用[.]
-
物理人工智能掌舵：世界机器人出租车领导者如何利用NVIDIA技术进行建设
全球机器人出租车市场--物理人工智能的第一个商业突破--预计到2035年将达到4000亿美元，有超过600万辆商用车在运营，因为无人驾驶车队已经在运送人们穿过世界上一些最繁忙、最复杂的街道。部署无人驾驶车辆是一项挑战。扩大舰队规模是[.]