| 微軟 | Nvidia | AI | 自然語言

微軟與Nvidia發表全球最大含5,300億個參數的AI語言模型

最新的自然語言模型MT-NLG,規模是目前最大語言模型的3倍,能夠準確地解決過去語言模型苦手的任務

2021-10-13

| 元宇宙 | Metaverse | 微軟 | 臉書 | Nvidia | Roblox | VR | AR | 虛擬實境 | 擴增實境 | 數位分身 | Digital twins | Nvidia Omniverse

臉書定義「元宇宙」,宣布投入5千萬美元的研發基金

臉書認為元宇宙(Metaverse)與虛擬實境類似,人們可以在Metaverse空間裡與異地同伴一起工作、學習或逛街,但要實現Metaverse需要跨產業的投入,才能建置出擁有完整互動,而且具備人權與民權的虛擬世界

2021-09-28

| Nvidia | MLPerf推論評比 | MLPerf Inference v1.1 | ARM架構 | TRITON | MIG

新MLPerf推論評比結果出爐,Nvidia GPU搭配Arm伺服器效能不輸搭配x86伺服器

全球資料中心正在加速採用Arm架構,因Arm架構具有低耗電、高效率與高效能的優勢,還有持續擴展的軟體生態系統。在這個趨勢下,Nvidia提交Arm架構的A100伺服器來參加MLPerf推論評比,且評比成果更顯示,基於Arm的GPU平臺,效能不輸搭配x86架構的GPU平臺

2021-09-23

| Nvidia | 語音合成 | 對話式AI | 預訓練模型

虛擬黃總還不夠,Nvidia新技術連語音都合成得唯妙唯肖

Nvidia前陣子才揭露,今年GTC大會上的創辦人黃仁勳演講有14秒是「虛擬」登場。最近,Nvidia應用深度學習研究部門副總裁Bryan Catanzaro親自上線說明,GTC大會中穿插的旁白,也是虛擬合成的聲音。這是Nvidia首次對外說明對話式AI研究進展。

2021-09-01

| Nvidia | VMware | AI | 虛擬化

Nvidia推AI Enterprise平臺可在混合雲環境執行虛擬化AI工作負載

Nvidia AI Enterprise運用虛擬化技術,供企業在混合雲環境中快速部署和管理人工智慧工作負載

2021-08-25

| Nvidia | 財報

Nvidia營收持續跨大步,第二季成長68%

第二季創下65.1億美元的營收,再度刷新單季營收紀錄,也比去年同期成長68%

2021-08-20

| Cloudera | Cloudera數據平臺 | Spark | RAPIDS | Nvidia | GPU

Cloudera數據平臺Spark工作開始支援GPU運算,讓ML資料前處理提高5倍執行效率

Cloudera近期在自家的數據平臺中,整合了可在GPU上加速Spark的開源函式庫RAPIDS,讓大多以CPU來執行的Spark工作負載能輔以GPU來執行,可提升ML資料前處理的速度達到5倍

2021-08-09

| Nvidia | TensorRT | AI | 推理

Nvidia釋出TensorRT 8強化大型語言模型推理

最新的深度學習推理SDK TensorRT 8,能夠加速所有基於Transformer模型的對話人工智慧,把推理時間縮短到前一代的一半

2021-07-21

| Nvidia | TensorRT 8 | 稀疏性 | 量化感知訓練 | SDK | Transformer

Nvidia推出新一代推論開發軟體TensorRT 8,用於BERT-Large模型最佳化推論只要1.2毫秒

Nvidia宣稱,若以新一代的深度學習推論軟體開發套件TensorRT 8,最佳化超大Transformer模型BERT-Large,並部署在V100上執行,只要1.2毫秒就能完成推論。相較於TensorRT 7,不僅推論時間快一倍、推論準確性也提升一倍

2021-07-21

| Nvidia | 超級電腦 | AI | 生物科技 | 數位病理學 | Cambridge-1

Nvidia斥資1億美元打造英國最快的AI超級電腦

這部全球前50大的超級電腦Cambridge-1,主要用於生物科技領域,透過人工智慧技術來加速藥物、基因和數位病理學的研究

2021-07-07

| MLPerf | Nvidia | DGX SuperPOD | DGX A100 | MLPerf Training v1.0 | Google TPU v4. 產品效能評比

MLPerf最新測試結果:Google即將推出TPU v4,特定領域AI運算效能更勝Nvidia DGX SuperPOD

這次MLPerf Training v1.0的測試中,Nvidia以DGX SuperPOD參加評測,在8項AI工作負載測試中獲得不錯的成績。值得關注的是,Nvidia並非在所有AI應用都拔得頭籌,Google即將推出的AI加速晶片TPU v4,在特定AI模型訓練的任務中,效能表現甚至超越了Nvidia產品評測結果

2021-07-01

| Nvidia | AI | 遷移學習 | TLT 3.0 | 預訓練模型

Nvidia發布遷移學習工具套件TLT 3.0,多種新預訓練模型要加速企業部署AI

Nvidia正式推出遷移學習工具套件TLT 3.0,內含多種預訓練模型,像是車牌辨識、心率監測、情緒辨識、人臉特徵點和語音辨識等,要來縮短企業部署AI的歷程。這些預訓練模型,也能在AWS、GCP和Azure上訓練。

2021-06-25