ÖĞRENMENİN SINIRLARINI GENİŞLETİN

Yarının liderleri, büyük sosyal ve küresel zorlukları ele almak için muazzam veri kümelerinden ve karmaşık iş akışlarından faydalanıyor. AI, robotik, hızlandırılmış bilgi işlem ve veri biliminde eğitim yenilikçileri yükseköğretimi ön planda tutmaktadır. NVIDIA, üniversitelere insanlığın ilerlemesini ilerletmek için kritik disiplinlerde uzmanlık ve keşifler sağlamak için gerekli araçları sağlar.

Altyapınızı Ölçeklendirin
Büyük iş yüklerini kaldırarak, verimliliği artırarak ve işletim maliyetlerini düşürerek hesaplama mükemmelliği sağlayın.
İnovasyonu Yönlendirin

Keşif, deneme ve konuşlandırmayı hızlandıran araçlarla keşif yolunu temizleyin.

Öğrenmeyi Geliştirin

Kariyer gelişimlerini ilerletmek için öğrencileri kritik AI ve yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) becerileri ile donatın.

 

NVIDIA İLE İŞ AKIŞINIZI HIZLANDIRIN

 

AI ve HPC’yi Veri Merkezine Genişletin

GPU destekli yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) ve AI kombinasyonu, kimya, biyoloji, fizik, mühendislik ve bilgisayar bilimi gibi alanlarda bilimsel atılımların belkemiği olarak ortaya çıkmaktadır. NVIDIA DGX POD ™ , bu büyük hesaplamalı iş yüklerini kaldırabilecek entegre altyapı sağlar.

Öğretim kiti, özellikle birçok öğrencimizin çok çeşitli geçmişlerden geldiği göz önüne alındığında, GPU programlamayı öğretmek için çok iyi yapılandırılmış bir yol sundu.

– Daniel Wong, elektrik ve bilgisayar mühendisliği yardımcı doçent, California Üniversitesi, Riverside

 

Araştırmayı Artırın

Bugünün araştırmaları, büyük miktarda veriye ilişkin hızlı ve doğru bilgiler elde etmek için büyük hesaplama iş yüklerini kaldırabilecek altyapı gerektirir. NVIDIA ® DGX  derin öğrenme sistemleri ailesi bilgi işlem altyapısının maliyetini düşürür ve HPC ve AI uygulamalarının performansını hızlandırır.

 

En Son Teknoloji ile Uygulamalı Eğitim Alın

Gerçek dünyadaki sorunları çözmek için yapay zeka, veri bilimi ve hızlandırılmış bilgi işlem konusunda uygulamalı eğitim alın. Öğrenciler buluttaki GPU’lar tarafından desteklenen çevrimiçi kurslar ve eğitmen önderliğindeki atölyeler aracılığıyla, sinir ağlarını tasarlamak ve dağıtmak ve uygulamalarını CUDA ® ve OpenACC ile hızlandırmak için en son teknikleri öğrenebilirler .

Dartmouth College’ın Hassanpour Laboratuarı’ndan bir ekip, osteoporotik vertebral kırıkları tespit etmek için TITAN RTX’de bir çift sinir ağını eğitirken% 80 performans artışı elde etti.

 – “TITAN RTX Osteoporozu Tespit Etme Süresini Azalttı,” NVIDIA Geliştirici Haberleri

Uygulamaları Optimize Edin

AI modelleri oluşturmak karmaşık ve zaman alıcı olabilir. NGC ,önceden eğitilmiş AI modelleri, model eğitim komut dosyaları ve sektöre özgü yazılım yığınlarıyla derin öğrenme, makine öğrenimi ve HPC için temel bir yazılım merkezi sağlar.

NGC, uygulamaları ve verileri merkezileştirerek uygulamaları optimize eder ve öğrencilere en güncel AI ve HPC yazılımını sağlar.

KAYNAKLAR

Bir AI Kuantum Atılımı

Florida Üniversitesi ve Kuzey Carolina Üniversitesi, çok düşük maliyetle yüksek doğrulukla hesaplamalı olarak hızlı kuantum mekanik simülasyonlar üretmek için ANAKIN-ME sinir ağı motorunu geliştirdi.

Füzyon Enerjisine Giden Yolu Hızlandırmak

Yıkımdan kaçınmak ve güvenli bir şekilde güç üretmeye devam etmek için tokamak füzyon reaksiyonlarını tahmin etmek ve yönlendirmek için, Princeton Üniversitesi’ndeki araştırmacılar ileri makine öğrenimi Fusion Tekrarlayan Sinir Ağı (FRNN) tahmin kodunu geliştirdiler.