NVIDIA NIM 1.4 现已部署可用，推理速度提升 2.4 倍

随着 生成式 AI 重塑各行各业，对可立即部署的高性能推理的需求也在不断增长。 NVIDIA NIM 为 AI 模型推理提供生产就绪型微服务容器，不断提高企业级生成式 AI 性能。...

借助 NVIDIA TensorRT-LLM 分块预填充提高 AI 推理效率和简化部署

在本 博文 中，我们详细介绍了分块预填充，这是 NVIDIA TensorRT-LLM 的一项功能，可提高 GPU 利用率并简化开发者的部署体验。...

掌握 LLM 技术：数据预处理

大语言模型（LLMs） 的出现标志着各行业利用人工智能（AI）增强运营和服务的方式发生了重大转变。通过自动化日常任务和简化流程，LLMs 可以释放人力资源，用于更具战略性的工作，从而提高整体效率和生产...

NVIDIA 合作伙伴借助 AI 超级计算加速实现量子突破

NVIDIA 的加速量子超级计算机 愿景是集成量子硬件和 AI 超级计算，将当今的量子处理器转变为未来有用的量子计算设备。...

借助 NVIDIA Omniverse 蓝图快速构建实时物理数字孪生模型

我们首先使用先进的物理求解器对所有产品进行模拟。实时数字孪生（RTDT）是 计算机辅助工程（CAE） 仿真的前沿，因为它们可以在工程设计循环中提供即时反馈。...

利用 NVIDIA ALCHEMI 实现 AI 驱动材料发现的革命性突破

事实证明，AI 可发挥倍增效应，帮助创造一种未来，科学家可以设计全新材料，而工程师可以将这些设计无缝转换为生产计划，而这一切都无需涉足实验室。...

使用 nvmath-python 实现 Epilog 运算与矩阵乘法的融合计算

nvmath-python (Beta) 是一个开源 Python 库，为 Python 程序员提供对 NVIDIA CUDA-X 数学库的高性能数学运算访问。...

借助新的量子动力学功能加速 Google 的 QPU 开发

量子动力学描述了复杂的量子系统如何随时间演变并与其周围环境相互作用。模拟量子动力学极其困难，但对于了解和预测材料的基本特性至关重要。...