Kuidas kasutada NVIDIA tehnoloogiat AI jõudluse parandamiseks: praktilised tööriistad ja ressursside soovitused

Ajal, mil digitaalne ja nutikas areng toimub kiiresti, on NVIDIA, kui oluline osaleja graafikaprotsessorite ja tehisintellekti (AI) valdkonnas, tõukamas tehnoloogia piire. Olgu need mängud, masinõpe või andmete töötlemine, NVIDIA tooted ja tehnoloogiad näitavad suurt potentsiaali. Käesolev artikkel soovitab mõningaid praktilisi tööriistu ja ressursse, mis aitavad teil kasutada NVIDIA tehnoloogiat AI jõudluse parandamiseks, et paremini mõista seda valdkonda.

1. NVIDIA DLSS ja selle rakendused

Mis on DLSS?

DLSS (sügava õppe ülisuurendamine) on NVIDIA välja töötatud tehnoloogia, mis kasutab sügavat õppimist ja AI algoritme, et tõsta madala eraldusvõimega pilte kõrge eraldusvõimega piltideks. Seda tehnoloogiat kasutatakse laialdaselt mängudes, et oluliselt parandada renderdamise jõudlust ja visuaalset kvaliteeti.

Kuidas kasutada DLSS?

1. Mängu valik: Veenduge, et teie mäng toetab DLSS, näiteks "Golfi elu 2", "Yakuza 3" ja "Dark Chain" jne.
2. Juhi värskendamine: Külastage NVIDIA ametlikku veebilehte, et alla laadida uusim graafikakaardi draiver.
3. Mängu seaded: Aktiveerige mängu graafika seadetes DLSS valik ja valige sobiv kvaliteedirežiim (jõudlus, tasakaal või kvaliteet).

Rakenduse näited

NVIDIA on mitmetes uutes mängudes tutvustanud DLSS 4 versiooni ja tutvustanud mitme raami genereerimise tehnoloogiat, et veelgi optimeerida mängu jõudlust ja pildikvaliteeti. Mängijad, kes kogevad mänge nagu "REANIMAL", saavad DLSS tehnoloogia aktiveerimise kaudu märkimisväärset tõusu kõigis jõudlusnäitajates.

2. NVIDIA GPU kiirus AI arenduses

Miks valida NVIDIA GPU?

NVIDIA GPU (graafikaprotsessor) omab sügava õppimise valdkonnas märkimisväärseid eeliseid, suudab kiirendada mudelite koolitust ja järeldusprotsessi. Miljonid andmete teadlased ja arendajad toetuvad NVIDIA GPU-dele, et lahendada keerulisi arvutusprobleeme.

Soovitatavad tööriistad

• CUDA Toolkit: NVIDIA CUDA (ühtne seadme arhitektuur) pakub arendajatele põhivahendeid koodi kirjutamiseks ja käitamiseks, mis suudavad tõhusalt parandada arvutusvõimet. Allalaadimise link

• cuDNN: NVIDIA GPU kiirusraamatukogu sügava õppimise raamistikud nagu TensorFlow ja PyTorch, mis suurendab oluliselt konvolutsiooniliste närvivõrkude koolituskiirus. Allalaadimise link

• TensorRT: Kõrge jõudlusega järeldusoptimeerija, mis võimaldab sügava õppimise mudelitel saavutada kõrgemat järelduskiirusel juurutamisel. Eriti sobib reaalajas reageerimist vajavates rakendustes.

  Kasutamise sammud:

  1. Installige TensorRT.
  2. Muutke koolitatud mudel TensorRT formaati.
  3. Tehke järeldusi toetavates raamistikudes.

3. AI ja pooljuhtide innovatsioon

NVIDIA ei keskendu ainult GPU-dele, vaid on saavutanud ka märkimisväärseid edusamme pooljuhtide valdkonnas. NVIDIA tutvustas hiljuti #SEMICONKorea oma visiooni AI superarvutite ja füüsilise AI valdkondades. Koostöös teiste tehnoloogiahiidudega edendatakse AI sügavat integreerimist erinevates valdkondades.

Jälgige tööstuse arengut

Jätkake NVIDIA arengute jälgimist, sealhulgas pikaajaliste lepingute sõlmimist selliste ettevõtetega nagu Meta, et mõista AI andmekeskuste arengusuundi.

4. AI kauplemise ja investeeringute kiirus

AI rakendamine aktsiakaubanduses

NVIDIA AI tehnoloogia kasutamine aitab investoritel ja kauplejatel paremini analüüsida turgu ja teha otsuseid. Hiljuti on mõned kauplemisvahendid hakanud AI-d kasutama investeerimisstrateegiate optimeerimiseks.

Soovitatavad tööriistad

• Algotrading platvormid: Kasutades AI ja masinõppe algoritme kauplemise automatiseerimiseks, näiteks QuantConnect ja Kaggle platvormid, mis võimaldavad kasutajatel ajalooliste andmete põhjal modelleerida.

• Portfelli haldamise tööriistad: NVIDIA tehnoloogiat integreerivad investeerimisportfelli haldamise lahendused, nagu Wealthfront, suudavad nutikate algoritmide abil optimeerida portfelli jaotust.

5. Kohandatud AI projektid

Kuna kohalike keelte toetamise vajadus kasvab, on NVIDIA koos Tech Mahindra'ga käivitanud "Project Indus", mille eesmärk on luua haridusele suunatud AI mudel, mis põhineb hindi keelel. Sellised kohandatud AI projektid võimaldavad haridusressursside laiemat levikut ja on olulised sotsiaalse digitaalse kirjaoskuse tõstmiseks.

Rakendamise sammud

• Tehke koostööd kohalike haridusasutustega, et tagada õpikute sisu sobivus.
• Koguge kohaliku keele andmeid AI mudeli koolitamiseks.
• Uuendage ja optimeerige mudelit regulaarselt, et see vastaks õpilaste ja õpetajate tagasisidele.

Kokkuvõte

NVIDIA tehnoloogia näitab suurt potentsiaali mitmes valdkonnas, alates mängu jõudluse parandamisest kuni AI rakenduste uuendamiseni. Kasutades õigesti NVIDIA tööriistu ja ressursse, saavad mängijad, arendajad ja investorid oma valdkondades suurt kasu. Jälgides NVIDIA uusimaid arengusuundi, saate hoida end kiirelt arenevas tehnoloogiaajastuses ees. Loodame, et käesolevas artiklis esitatud soovitused pakuvad teile praktilist abi!