Оптимизируйте пропускную способность ИИ-инфраструктуры с помощью GPU
Оптимизируйте использование GPU в Kubernetes для повышения эффективности ИИ.
Машинное обучение — раздел ИИ, где алгоритмы обучаются на данных без явного программирования. Материалы этого раздела охватывают методы обучения с учителем, без учителя и обучение с подкреплением. Узнайте, как ML-модели решают задачи классификации, прогнозирования и оптимизации.
Оптимизируйте использование GPU в Kubernetes для повышения эффективности ИИ.
NVIDIA Mission Control 3.0 улучшает производство токенов в AI-фабриках.
NVIDIA устанавливает новые рекорды в MLPerf, улучшая производительность AI-фабрик.
CUDA Tile теперь доступен для BASIC, позволяя использовать GPU-ускорение.
NVIDIA преобразует сети в AI-сети, обеспечивая детерминированный вывод и гиперперсонализированные ИИ-опыты.
Узнайте, как создать глубоких агентов для корпоративного поиска с использованием NVIDIA AI-Q и LangChain.
Nomadic привлек $8.4 миллиона для обработки данных с автономных автомобилей.
UC Berkeley обновляет курс машинного обучения, чтобы студенты могли адаптироваться к изменениям в индустрии технологий.
Together AI расширяет сервис дообучения, добавляя поддержку вызовов инструментов и логического рассуждения.
DSGym — новый фреймворк для оценки и обучения агентов в Data Science, предлагающий стандартизированные решения.
ThunderKittens — новая библиотека для упрощения работы с ядрами ИИ, делающая код более доступным и понятным.
Together AI анонсирует 90% ускорение обучения с использованием платформы NVIDIA Blackwell.