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。...

借助 NVIDIA cuPyNumeric，将 NumPy 无缝扩展从笔记本电脑到超级计算机

Python 是数据科学、机器学习和数值计算领域最常用的编程语言。它在科学家和研究人员中日益受欢迎。...

NVIDIA cuEquivariance 数学库助力药物和材料研发加速

用于科学的 AI 模型通常经过训练，可以预测自然界的运作方式，例如预测生物分子的结构或可能成为下一种电池材料的新固态的性质。...

隆重推出用于加速量子超级计算的 NVIDIA CUDA-QX 库

加速量子超级计算将人工智能超级计算的优势与 量子处理器（QPUs） 相结合，为世界上一些最棘手的问题开发解决方案。实现此类设备需要将一个或多个 QPUs 无缝集成到传统的 CPU 和 GPU 超级计算...

AI 研究提供快速准确的前列腺癌预测

前列腺癌研究人员推出了一种新的 AI 驱动模型，该模型可以快速分析 MRI，以准确预测前列腺癌肿瘤的发展情况，以及随着时间的推移可能发生的转移情况。...

评估 GenMol 作为用于分子生成的通用基础模型

传统的计算药物研发几乎完全依赖于高度特定于任务的计算模型来识别命中率和优化潜在客户。...