Kaip pasinaudoti NVIDIA technologijomis AI našumui didinti: praktiniai įrankiai ir išteklių rekomendacijos

Šiandieninėje skaitmeninėje ir intelektualioje eroje NVIDIA, kaip svarbus grafinių procesorių ir dirbtinio intelekto (AI) dalyvis, stumia technologijų ribas. Nesvarbu, ar tai būtų žaidimai, mašininis mokymasis, ar duomenų apdorojimas, NVIDIA produktai ir technologijos demonstruoja didžiulį potencialą. Šiame straipsnyje rekomenduosime keletą praktinių įrankių ir išteklių, kurie padės pasinaudoti NVIDIA technologijomis AI našumui didinti, kad geriau suprastumėte šią sritį.

1. NVIDIA DLSS ir jo taikymas

Kas yra DLSS?

DLSS (giliojo mokymosi superrezoliucija) yra NVIDIA pristatyta technologija, kuri, pasitelkdama giliojo mokymosi ir AI algoritmus, žemą raišką turinčias nuotraukas paverčia aukštos raiškos nuotraukomis. Ši technologija plačiai taikoma žaidimuose ir gali žymiai pagerinti renderingo našumą ir vizualinę kokybę.

Kaip naudoti DLSS?

1. Žaidimų pasirinkimas: Įsitikinkite, kad jūsų žaidimas palaiko DLSS, pavyzdžiui, „Golf Life 2“, „Yakuza Like a Dragon 3“ ir „Dark Chain“.
2. Vairuotojų atnaujinimas: Apsilankykite NVIDIA oficialioje svetainėje, kad atsisiųstumėte naujausius grafikos plokštės vairuotojus.
3. Žaidimo nustatymai: Žaidimo grafikos nustatymuose įjunkite DLSS parinktį ir pasirinkite tinkamą kokybės režimą (našumas, pusiausvyra arba kokybė).

Taikymo atvejai

NVIDIA pristatė DLSS 4 versiją keliuose naujuose žaidimuose ir įtraukė daugiafunkcę generavimo technologiją, kad dar labiau optimizuotų žaidimų našumą ir vaizdo kokybę. Žaidėjai, žaisdami tokius žaidimus kaip „REANIMAL“, gali patirti žymų našumo rodiklių pagerėjimą, įjungę DLSS technologiją.

2. NVIDIA GPU pagreitinta AI plėtra

Kodėl pasirinkti NVIDIA GPU?

NVIDIA GPU (grafikos procesoriai) turi didelių pranašumų giliojo mokymosi srityje, galinčių pagreitinti modelių mokymo ir išvedimo procesus. Milijonai duomenų mokslininkų ir kūrėjų pasikliauja NVIDIA GPU, kad išspręstų sudėtingas skaičiavimo problemas.

Rekomenduojami įrankiai

• CUDA Toolkit: NVIDIA CUDA (vieningos skaičiavimo architektūros) suteikia kūrėjams pagrindinius įrankius, leidžiančius rašyti ir vykdyti kodą, taip efektyviai didinant skaičiavimo našumą. Atsisiuntimo nuoroda

• cuDNN: NVIDIA teikiama GPU pagreitinta biblioteka giliojo mokymosi sistemoms, tokioms kaip TensorFlow ir PyTorch, žymiai padidinanti konvoliucinių neuroninių tinklų mokymo greitį. Atsisiuntimo nuoroda

• TensorRT: aukštos našumo išvedimo optimizatorius, leidžiantis giliojo mokymosi modeliams pasiekti didesnį išvedimo greitį diegimo metu. Ypač tinkamas taikymo scenarijams, kuriems reikia realaus laiko atsako.

  Naudojimo žingsniai:

  1. Įdiekite TensorRT.
  2. Paverskite apmokytą modelį į TensorRT formatą.
  3. Atlikite išvedimą palaikančiose sistemose.

3. AI ir puslaidininkių inovacijos

NVIDIA ne tik koncentruojasi į GPU, bet ir pasiekė didelių pažangų puslaidininkių pramonėje. NVIDIA neseniai #SEMICONKorea parodė savo viziją AI superkompiuterių ir fizinio AI srityse. Bendradarbiaudama su kitais technologijų gigantais, ji skatina AI gilesnį integravimą įvairiose srityse.

Sekite pramonės naujienas

Nuolat stebėkite NVIDIA naujienas, įskaitant ilgalaikes sutartis su tokiomis įmonėmis kaip Meta, kad suprastumėte AI duomenų centrų plėtros tendencijas.

4. AI prekybos ir investicijų pagreitinimas

AI taikymas akcijų prekyboje

Pasinaudojant NVIDIA AI technologijomis, investuotojai ir prekybininkai gali geriau analizuoti rinką ir priimti sprendimus. Pastaruoju metu kai kurie prekybos įrankiai pradėjo derinti AI, kad optimizuotų investavimo strategijas.

Rekomenduojami įrankiai

• Algoritminės prekybos platformos: naudojant AI ir mašininio mokymosi algoritmus automatizuoti prekybą, pavyzdžiui, QuantConnect ir Kaggle platformos, leidžiančios vartotojams kurti modelius remiantis istorinių duomenų analize.

• Portfelio valdymo įrankiai: investicijų portfelio valdymo sprendimai, integruojantys NVIDIA technologijas, pavyzdžiui, Wealthfront, gali optimizuoti investicijų portfelio sudėtį naudojant išmaniuosius algoritmus.

5. Lokalizuoti AI projektai

Augant poreikiui palaikyti vietines kalbas, NVIDIA kartu su Tech Mahindra pradėjo „Project Indus“, siekdama sukurti švietimo AI modelį, pagrįstą hindi kalba. Šis lokalizuotas AI projektas leidžia švietimo ištekliams plačiau plisti ir turi didelę reikšmę didinant socialinį skaitmeninį raštingumą.

Įgyvendinimo žingsniai

• Bendradarbiauti su vietinėmis švietimo institucijomis, kad užtikrintų kursų turinio tinkamumą.
• Rinkti vietinės kalbos duomenis, skirtus AI modelių mokymui.
• Reguliariai atnaujinti ir optimizuoti modelius, kad atitiktų studentų ir mokytojų atsiliepimus.

Išvada

NVIDIA technologijos demonstruoja didžiulį potencialą įvairiose srityse, pradedant žaidimų našumo didinimu ir baigiant AI taikymo inovacijomis. Pasinaudojant NVIDIA įrankiais ir ištekliais, tiek žaidėjai, tiek kūrėjai, tiek investuotojai gali gauti didžiulę naudą savo srityse. Sekdami NVIDIA naujienas, galėsite išlikti pirmaujančiais šioje sparčiai besivystančioje technologijų eroje. Tikimės, kad šio straipsnio rekomendacijos suteiks jums praktinės naudos!