NVIDIA технологийг ашиглан AI гүйцэтгэлийг хэрхэн сайжруулах вэ: хэрэгтэй хэрэгслүүд болон нөөцийн санал

Өнөө үед дижитал болон ухаалаг хөгжлийн хурдтай өсч буй цаг үед, NVIDIA нь график боловсруулах төхөөрөмж болон хиймэл оюун (AI)-ийн чухал оролцогчоор технологийн хязгаарыг өргөжүүлж байна. Тоглоом, машин сургалт, эсвэл өгөгдөл боловсруулах чиглэлд NVIDIA-ийн бүтээгдэхүүн, технологиуд асар их потенциалыг харуулж байна. Энэ нийтлэлд NVIDIA технологийг ашиглан AI гүйцэтгэлийг сайжруулах хэрэгтэй хэрэгслүүд болон нөөцүүдийг санал болгож, энэ салбарыг илүү сайн ойлгоход туслах болно.

1. NVIDIA DLSS болон түүний хэрэглээ

DLSS гэж юу вэ?

DLSS (гүн сургалтын супер дээжлэх) нь NVIDIA-ийн гаргасан технологи бөгөөд гүн сургалт болон AI алгоритмуудыг ашиглан доод нарийвчлалтай зургийг өндөр нарийвчлалтай зураг болгон дээжлэх боломжийг олгодог. Энэ технологи тоглоомд өргөн хэрэглэгддэг бөгөөд зургийн гүйцэтгэл болон визуал чанарыг мэдэгдэхүйц сайжруулдаг.

DLSS-ийг хэрхэн ашиглах вэ?

1. Тоглоомын сонголт: Таны тоглоом DLSS-ийг дэмжиж байгааг шалгаарай, жишээлбэл, "Гольфын амьдрал 2", "Рюгоны тулаан 3" болон "Харанхуй гинжин" гэх мэт.
2. Драйверийн шинэчлэлт: NVIDIA-ийн вэбсайтаас хамгийн сүүлийн үеийн график картын драйверийг татаж аваарай.
3. Тоглоомын тохиргоо: Тоглоомын график тохиргоонд DLSS сонголтыг идэвхжүүлж, тохирох чанарын горимыг (гүйцэтгэл, тэнцвэр, эсвэл чанар) сонгоно уу.

Хэрэглээний жишээ

NVIDIA нь олон шинэ тоглоомд DLSS 4 хувилбарыг гаргаж, тоглоомын гүйцэтгэл болон зургийн чанарыг илүү сайжруулахын тулд олон фрейм үүсгэх технологийг нэвтрүүлсэн. Тоглогчид "REANIMAL" зэрэг тоглоомыг туршиж үзэхэд DLSS технологийг идэвхжүүлснээр гүйцэтгэлийн бүх үзүүлэлтүүд мэдэгдэхүйц сайжирна.

2. NVIDIA GPU-гийн хурдтай AI хөгжүүлэлт

NVIDIA GPU-ийг яагаад сонгох вэ?

NVIDIA-ийн GPU (график боловсруулах нэгж) нь гүн сургалтын чиглэлд тодорхой давуу талтай бөгөөд загварыг сургах болон таамаглах процессыг хурдсуулах боломжийг олгодог. Сая сая өгөгдлийн шинжээчид болон хөгжүүлэгчид NVIDIA GPU-ийг ашиглан төвөгтэй тооцооллын асуудлуудыг шийдвэрлэхэд найдаж байна.

Санал болгож буй хэрэгслүүд

• CUDA Toolkit: NVIDIA-ийн CUDA (тооцооллын нэгдсэн төхөөрөмжийн архитектур) нь хөгжүүлэгчдэд код бичих болон ажиллуулах үндсэн хэрэгслүүдийг олгодог бөгөөд тооцооллын гүйцэтгэлийг үр дүнтэй сайжруулдаг. Татаж авах холбоос

• cuDNN: NVIDIA нь TensorFlow болон PyTorch зэрэг гүн сургалтын хүрээний GPU хурдсах санг санал болгодог бөгөөд конволюцийн нейрон сүлжээний сургалтын хурдыг ихээхэн нэмэгдүүлдэг. Татаж авах холбоос

• TensorRT: Энэ нь өндөр гүйцэтгэлтэй таамаглалын оптимизатор бөгөөд гүн сургалтын загваруудыг байршуулж байх үед илүү өндөр таамаглалын хурдтай болгоно. Ялангуяа шууд хариу өгөх шаардлагатай хэрэглээний нөхцөлд тохиромжтой.

  Ашиглах алхмууд:

  1. TensorRT-ийг суулгах.
  2. Сургасан загварыг TensorRT форматаар хөрвүүлэх.
  3. Дэмжигдсэн хүрээнд таамаглал хийх.

3. AI болон хагас дамжуулагчийн инноваци

NVIDIA нь GPU-д анхаарал хандуулж байгаа төдийгүй, хагас дамжуулагчийн салбарт чухал ахиц дэвшил гаргаж байна. NVIDIA саяхан #SEMICONKorea-д AI суперкомпьютер болон физик AI зэрэг салбартын хараа зорилгоо танилцуулсан. Бусад технологийн томоохон компаниудтай хамтран AI-ийг бүх салбарт гүнзгий нэгдүүлэхийг дэмжиж байна.

Салбарын динамикыг анхаарах

NVIDIA-ийн динамик, Meta зэрэг компаниудтай байгуулсан урт хугацааны гэрээг анхааралтай ажиглаж, AI өгөгдлийн төвийн хөгжлийн чиг хандлагыг ойлгох.

4. AI арилжаа болон хөрөнгө оруулалтыг хурдсуулах

AI-ийн хувьцааны арилжаанд хэрэглээ

NVIDIA-ийн AI технологийг ашиглан хөрөнгө оруулагчид болон арилжаачид зах зээлийг илүү сайн шинжлэх, шийдвэр гаргахад туслах боломжтой. Саяхан зарим арилжааны хэрэгслүүд AI-ийг ашиглан хөрөнгө оруулалтын стратегийг оптимизлох болсон.

Санал болгож буй хэрэгслүүд

• Алгоритмтай арилжааны платформууд: AI болон машин сургалтын алгоритмуудыг ашиглан арилжааг автоматжуулах, жишээлбэл, QuantConnect болон Kaggle зэрэг платформууд нь хэрэглэгчдэд түүхийн өгөгдөлд үндэслэн загварчлах боломжийг олгодог.

• Портфолио менежментийн хэрэгслүүд: NVIDIA технологийг нэгтгэсэн хөрөнгө оруулалтын портфолио менежментийн шийдлүүд, жишээлбэл, Wealthfront нь ухаалаг алгоритмуудыг ашиглан хөрөнгө оруулалтын портфолиогийн тохиргоог оптимизлох боломжийг олгодог.

5. Орон нутгийн AI төсөл

Орон нутгийн хэлний дэмжлэгийн хэрэгцээ өсч буйтай холбогдуулан, NVIDIA Tech Mahindra-тай хамтран "Project Indus"-ийг хэрэгжүүлж, хинди хэл дээр төвлөрсөн боловсролын AI загварыг бүтээх зорилготой. Энэ төрлийн орон нутгийн AI төсөл нь боловсролын нөөцийг өргөн хүрээнд түгээх боломжийг олгож, нийгмийн дижитал боловсролыг дээшлүүлэхэд чухал ач холбогдолтой.

Хэрэгжүүлэх алхмууд

• Орон нутгийн боловсролын байгууллагуудтай хамтран ажиллаж, сургалтын агуулгын тохиромжтой байдлыг хангах.
• AI загварыг сургах зорилгоор орон нутгийн хэлний өгөгдлийг цуглуулах.
• Оюутан, багш нарын санал хүсэлтийг үндэслэн загварыг тогтмол шинэчилж, оптимизлох.

Дүгнэлт

NVIDIA-ийн технологи нь олон салбарт асар их потенциалыг харуулж байна, тоглоомын гүйцэтгэлийг сайжруулахас эхлээд AI хэрэглээний шинэчлэл хүртэл. NVIDIA-ийн хэрэгслүүд болон нөөцүүдийг зөв ашигласнаар, тоглоомын тоглогчид, хөгжүүлэгчид болон хөрөнгө оруулагчид бүгд өөрийн салбарт асар их ашиг хүртэх боломжтой. NVIDIA-ийн хамгийн сүүлийн үеийн динамикыг анхааралтай ажиглах нь танд энэ хурдтай хөгжиж буй технологийн эрин үед тэргүүлэх боломжийг олгоно. Энэ нийтлэлд санал болгосон зүйлс танд бодит туслалцаа үзүүлнэ гэж найдаж байна!