nvidia
NVIDIA выпустила руководство по локальному запуску StarCoder2-7B NIM
NVIDIA представила руководство по самохостингу AI-кодинга с использованием StarCoder2. Изучите основные шаги для эффективной интеграции.
NVIDIA демонстрирует причины потерь производительности AI-инфраструктуры
NVIDIA выделяет основные причины снижения производительности AI-инфраструктуры, опираясь на 4 примера реальных кейсов.
Docker вошел в альянс Nvidia для создания безопасного AI-пространства
Docker вступил в альянс Nvidia, чтобы решать вопросы безопасности и доверия в сфере AI. Это шаг к созданию безопасных AI-систем.
Nvidia предлагает 4 стратегии для повышения безопасности AI-агентов
Nvidia делится рекомендациями по обеспечению безопасности AI-агентов на уровне предприятий.
Nvidia выпустила Video Codec SDK 13.1 с 31 B-кадром
Nvidia выпустила Video Codec SDK 13.1, добавив поддержку 31 B-кадра и улучшив эффективность кодирования.
Nvidia объяснила, как ускорить вывод LLM с длинным контекстом
Nvidia представила новые методы для повышения эффективности вывода ИИ-моделей с длинными контекстами, увеличивая производительность на 85%.
NVIDIA выпустила nvmath-python 1.0 для GPU-вычислений в Python
nvmath-python от NVIDIA ускоряет математические операции в Python. Библиотека интегрируется с NumPy и PyTorch, обеспечивая высокую производительность.
NVIDIA выпустила Alpamayo 2 Super для разработки роботакси
NVIDIA представила Alpamayo 2 Super с 34 миллиардами параметров для генерации траекторий и авторазметки в автономных машинах.
NVIDIA представила Cosmos 3: открытую модель для физического ИИ
NVIDIA представила модель Cosmos 3, меняющую подход к робототехнике с использованием видео моделей.
vCluster и Nvidia KAI запускают изолированные Kubernetes-кластеры на общей GPU-инфраструктуре
Nvidia представила решение для изолированных Kubernetes-кластеров, деля одну GPU на группы команд. Это улучшает эффективность и управление ресурсами.