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人工智能与深度学习

深度学习是人工智能 (AI) 中发展迅速的领域之一,可帮助计算机理解大量图像、声音和文本形式的数据。利用多层次的神经网络,现在的计算机能像人类一样观察、学习复杂的情况,并做出相应的反应,有时甚至比人类做得还好。这样便提供了一种截然不同的方式,用于思考数据、技术以及人类所提供的产品和服务。

NVIDIA 的深度学习优势

NVIDIA 是加速深度学习发展方面的先行者,多年来一直致力于开发深度学习软件、库和工具。为训练诸如图像、笔迹和声音识别等颇具挑战的应用程序并加快训练速度,目前的深度学习解决方案几乎完全依赖 NVIDIA GPU 加速计算。采用 NVIDIA GPU 的深度学习系统具有以下优势:

加速的 DNN 和训练性能

NVIDIA GPU 特别擅长处理并行工作负载,可让网络提速 10-20 倍,从而将各个数据训练迭代周期从几个星期缩短为几天。实际上,GPU 在仅仅三年内便将深度神经网络 (DNN) 的训练速度提高了 50 倍(这一速度远远超过摩尔定律),预计未来几年还将再提高 10 倍。

快速的人工智能应用程序开发

人工智能正以极快的速度进行创新。今天,计算机不仅是在学习,而且是在独立思考。这为机器人、医学和自动驾驶汽车等应用程序领域提供了好时机。您可以快速设计和部署深度学习应用程序,以利用这些不可思议的突破性技术。

数据中心、云端和设备中的深度学习

深度学习 的训练和推理均依赖于 GPU 加速。无论是数据中心、台式机、笔记本电脑,还是全球最快的超级计算机等您需要的地方,NVIDIA 提供的 GPU 加速无处不在。如果您的数据在云端,NVIDIA GPU 深度学习可用于 Amazon、Google、IBM、Microsoft 和很多其他公司提供的服务。



计算领域正经历着令人难以置信的改变。在深度学习和 AI 的帮助下,计算机将会学习编写自己的软件。



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