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NVIDIA低调升级GeForce RTX标志,加入AI元素
NVIDIA低调升级了GeForce RTX标志,加入了AI元素,展示了其在游戏和生产力领域的丰富AI技术。了解NVIDIA最新的GeForce RTX系列,以及其在AI加速计算方面的优势。- 480
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AMD完成对欧洲最大私人AI实验室Silo AI的收购
AMD近日完成了对欧洲最大私人AI实验室Silo AI的收购,这一战略性收购将显著增强AMD在人工智能领域的软件性能,有望使其在欧洲市场超越竞争对手NVIDIA。- 253
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基于NVIDIA 4GB显存搭建LLM开发环境的详细步骤和技术要点
本文详细介绍了使用NVIDIA 4GB显存搭建LLM开发环境的基本思路,调试方式和技术要点,包括消耗显存主要是LLM和embedding模型,使用docker容器方式运行等。操作步骤包括基础环境准备和JupyterLab docker镜像构建。- 660
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AMD全现金收购芬兰人工智能初创公司Silo AI,力图缩小与NVIDIA的差距
AMD宣布以全现金方式收购芬兰人工智能初创公司Silo AI,加速AI技术发展并缩小与NVIDIA的差距。Silo AI专注于定制化AI模型和平台,开放源代码模式或许将为AMD带来新的增长点。- 656
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NVIDIA CEO黄仁勋强调公司转向数据中心和人工智能领域
NVIDIA CEO黄仁勋在股东大会上表示公司已将业务重心转向数据中心和人工智能领域,并计划与多家合作伙伴实现新市场的发展。他还强调了Blackwell架构的AI加速卡GB200的成功,并指出NVIDIA的AI芯片在性能和运行成本上更具经济效益。- 713
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Nvidia推出新RTX技术和GeForce RTX AI笔记本电脑
Nvidia在Computex展会上推出了新的RTX技术,为新的GeForce RTX AI笔记本电脑提供动力,同时展示了Project G-Assist技术和Nvidia ACE数字人物平台的应用。这些技术加速了PC游戏和应用的上下文感知和数字人物支持,为用户带来全新的AI动力体验。- 681
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Nvidia首席执行官黄仁勋强调GenAI初创公司激增及以太网网络拓展
Nvidia首席执行官黄仁勋强调20,000家GenAI初创公司在其加速计算平台上开发,以及供应无法满足的情况将持续到2024年。同时,Nvidia正积极推进以太网网络,以拓展人工智能计算领域。公司在数据中心和游戏领域都取得了突破性的增长,第一季度营收达到了260亿美元。- 287
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NVIDIA印度招聘AI工程师,要求深度学习和编码技能
NVIDIA正在印度招募经验丰富的AI工程师,要求候选人具有深度学习、自然语言处理和机器学习经验,熟练使用Python、PyTorch和TensorFlow编码。该职位需要工程背景,优先考虑计算机科学、信息技术、电气或电子专业。欢迎对NVIDIA软件平台和GPU开发有经验的候选人。- 610
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Nvidia CEO黄仁勋:AI对人类工作的影响和展望
Nvidia CEO黄仁勋接受采访表态,认为随着AI助力企业,人类工作岗位将自然扩展,展示了对人工智能和人类工作关系的积极态度和展望。- 791
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Nvidia CEO J黄仁勋亲自交付首个DGX H200给OpenAI,AI技术迈出重大进展
Nvidia CEO J黄仁勋亲自将首个Nvidia DGX H200交付给OpenAI,标志着AI技术和研究能力取得重大进展。DGX H200作为最新、最先进的AI处理器,在人工智能技术领域迈出重要一步。OpenAI通过获得DGX H200将提升研究能力,尤其是在GPT-5模型的发展上。- 889
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NeMo Framework: NVIDIA全栈解决方案及TensorRT-LLM和RAG技术介绍
本文介绍了NVIDIA的NeMo Framework全栈解决方案,以及其核心组件TensorRT-LLM和RAG技术。文章涵盖了数据预处理、分布式训练、模型微调、模型推理加速等内容,对于对人工智能和大语言模型感兴趣的读者非常有价值。- 298
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Nvidia公司被起诉侵犯知识产权的法律纷争
Nvidia公司被三位作者起诉侵犯知识产权,涉及人工智能NeMo AI平台训练的数据集使用,引发关于大规模数据集和知识产权保护的深刻争议。本案可能对AI领域的行业规范和公司行为产生深远影响,也提醒科技行业应更加注重尊重知识产权和保护作者权益。- 143
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Meta计划部署定制AI芯片Artemis,减少对Nvidia芯片的依赖
Meta计划在今年部署定制的第二代AI芯片Artemis,用于其数据中心,旨在减少对Nvidia芯片的依赖和控制AI工作负载的成本。该举措将为Meta带来更大的灵活性和自主性,同时也有望降低AI工作负载的成本。- 409
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NVIDIA TensorRT-LLM:高性能的大语言模型推理方案
NVIDIA TensorRT-LLM 是基于TensorRT框架的高性能大语言模型推理方案,支持丰富的模型、低精度推理和并行机制,提供了丰富的定制和扩展功能,是开发者实现高性能推理的理想选择。- 488
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拼多多大模型团队招聘,年薪百万!NVIDIA2024实习生招募,Amazon免费AI培训,飞书智能伙伴发布
了解拼多多大模型团队的年薪百万招聘,NVIDIA 2024实习生招募,Amazon免费AI培训,以及飞书智能伙伴在企业智能化时代的发布。- 102
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全球科技巨头市值突破1万亿美元,Nvidia超越Facebook,Microsoft取代苹果领先
在人工智能投资推动下,全球最大科技巨头市值突破1万亿美元,Nvidia超越Facebook成为新贵,Microsoft取代苹果领先,其中部分得益于对OpenAI的大规模投资和大型语言模型的整合。- 633
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Jetson设备中FFMPEG硬编解码编译安装教程
本文介绍了如何在Jetson设备中重新编译FFMPEG以支持硬件编解码,包括编译安装jetson-ffmpeg和ffmpeg,以及如何进行相关环境配置和测试。适合对视频处理和嵌入式设备感兴趣的读者。- 446
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2024 CES大会:NVIDIA发布RTX40SUPER系列显卡和AI PC,重塑游戏体验
了解NVIDIA在2024 CES大会上发布的RTX40SUPER系列显卡和AI PC,以及如何重塑游戏体验。- 459
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极智视界:NVIDIA软件生态、美光晋华、全球半导体排名与Mxnet戴口罩检测
极智视界本周分享了NVIDIA软件生态、美光晋华全球和解、全球半导体设计厂商排名以及基于Mxnet的实战戴口罩检测等热点话题。欢迎关注并获取更多技术分享!- 174
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Windows CUDA加速支持安装教程及常见错误解决
本文详细介绍在Windows上安装CUDA加速支持的步骤及常见错误解决方法,包括更新显卡驱动、安装CUDA、安装cudnn以及测试是否成功,帮助用户顺利进行CUDA加速支持的安装。- 396
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NVIDIA TensorRT-LLM:人工智能推理的新利器
NVIDIA最新的巨头TensorRT-LLM在人工智能领域掀起了一场推理复兴,通过一系列开创性的优化和创新技术,加速了人工智能推理的速度和性能,成为大型语言模型的新利器。- 632
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