Hochschulen stehen beim Schulen von Innovatoren in den Bereichen KI, Robotik, beschleunigtes Computing und Datenwissenschaft vor großen und umfassenden Herausforderungen. Gleichzeitig müssen die Institutionen aber auch die Anforderungen an flexiblere und zugänglichere Bildungsmöglichkeiten erfüllen. Von lokalen Systemen bis zur Cloud: NVIDIA stellt die Tools bereit, mit denen Sie jederzeit und von jedem Standort aus Neues in kritischen Disziplinen entdecken können.
Bewältigen Sie große Workloads, steigern Sie die Effizienz und senken Sie die Betriebskosten mit einer zentralisierten Infrastruktur und Rechenleistung.
Mit Tools, die Entdeckungen, Experimente und Bereitstellungen beschleunigen, ist der Weg zu neuen Erkenntnissen frei. Mit grafikprozessorbeschleunigter KI und High-Performance-Computing (HPC) können Forscher Modellierung, Simulation und experimentelle Daten nutzen, um die größten Herausforderungen zu meistern.
Vermitteln Sie Ihren Studenten wichtige KI- und HPC-Kenntnisse, die deren Karriereentwicklung weiter vorantreiben. Unterstützen Sie Bildungseinrichtungen mit Trainings- und Infrastrukturlösungen, um die nächste Generation der Forschung zu fördern.
NVIDIA-Datenschutzrichtlinie
NVIDIA arbeitet mit führenden Hochschulen zusammen, um die Führung im Bereich KI durch fortschrittliche Lehrpläne, Forschung und erstklassige KI-Infrastruktur auszubauen und Studierenden, Dozenten und Forschern die Tools zur Verfügung zu stellen, die sie benötigen, um die Welt zu verändern.
Das Teaching Kit bietet eine sehr gut strukturierte Möglichkeit, die Programmierung von Grafikprozessoren zu unterrichten, vor allem angesichts der Tatsache, dass viele unserer Studenten sehr unterschiedlichen Hintergründen haben.
– Daniel Wong, Assistenzprofessor für Elektrotechnik und Computertechnik, University of California, Riverside
Erhalten Sie mit den NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) Teaching Kits Schulungen zu den neuesten Trends in den Bereichen Deep Learning, beschleunigtes Computing und Robotik. Setzen Sie dieses Know-how in die Praxis um, indem Sie bahnbrechende Forschungsergebnisse erzielen.
Für die heutige Forschung ist eine Infrastruktur erforderlich, die große Rechenlasten bewältigen kann, um schnelle und genaue Einblicke aus riesigen Datenmengen zu erlangen. Die NVIDIA® DGX™-Familie der Deep-Learning-Systeme senkt die Kosten für die Computing-Infrastruktur und beschleunigt die Leistung von HPC- und KI-Anwendungen.
Das NVIDIA Applied Research Accelerator-Programm fördert Innovation, indem der Forschung technische Anleitungen, Hardware und Finanzierung bereitgestellt werden. Damit werden Projekte unterstützt, die dank der Bereitstellung in GPU-beschleunigten Anwendungen wegweisend sein können.
Das NVIDIA-Hardwarezuschussprogramm fördert Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft durch Partnerschaften mit akademischen Institutionen auf der ganzen Welt, um Forschern und Pädagogen Zugang zu branchenführender Hard- und Software zu ermöglichen.
Erhalten Sie Praxisschulungen für KI, beschleunigtes Computing und Datenwissenschaft, um reale Probleme zu lösen. In Onlinekursen und Workshops mit Schulungsleitern, die von Grafikprozessoren in der Cloud unterstützt werden, lernen Studenten die neuesten Methoden zum Entwickeln und Bereitstellen neuronaler Netze und zur Beschleunigung ihrer Anwendungen mit dem Deep Learning Institute von NVIDIA.
Suchen Sie nach Möglichkeiten, eine Karriere als Entwickler oder Technologiespezialist für KI, Datenwissenschaft, Grafik oder Robotik zu starten? Lernen Sie die KI-Grundlagen von NVIDIA kennen. Sehen Sie sich unsere „Erste Schritte“-Ressourcen an, um die Grundlagen der angesagtesten Technologien von heute zu erkunden.
Die Datenwissenschaft ist für einige der wichtigsten Forschungsprojekte der Welt von zentraler Bedeutung. Die Arbeitsabläufe von heute erfordern Systeme, die es Studenten und Forschern ermöglichen, schneller zu iterieren und Ergebnisse schneller zu erzielen. NVIDIA TITAN RTX ermöglicht schnellere End-to-End-Arbeitsabläufe für die Datenwissenschaft mit durch Grafikprozessoren beschleunigter Datenvorbereitung und Modelltraining.
Ein Forscherteam am Hassanpour-Labor des Dartmouth College erzielte eine Leistungssteigerung von 80 %, als ein Paar neuronaler Netze auf dem TITAN RTX zur Erkennung osteoporotischer Wirbelfrakturen trainiert wurde.
– „TITAN RTX verkürzt die Zeit zur Erkennung von Osteoporose“, Neuigkeiten von NVIDIA-Entwicklern
Das Erstellen von KI-Modellen kann komplex und zeitaufwendig sein. NGC stellt ein Hub mit wichtiger Software für Deep Learning, maschinelles Lernen und HPC mit vorab trainierten KI-Modellen, Modelltrainingskripts und branchenspezifischen Software-Stacks bereit.
Durch die Zentralisierung von Anwendungen und Daten optimiert NGC die Anwendungen und stellt den Teilnehmern die neueste KI- und HPC-Software bereit.
Indem wir weniger Zeit für Software-Installationen verbringen, können wir uns auf wichtigere Dinge konzentrieren. Wir können Forschern mit echten Problemen helfen – beispielsweise die Arbeitsabläufe zu verbessern oder den Code zu parallelisieren.
NVIDIA AI Enterprise ist eine durchgängige, Cloud-native Suite aus KI- und Datenanalysesoftware, die für die Nutzung von KI in beliebigen Unternehmen optimiert ist. Die Software-Suite ist für die Bereitstellung an jedem Ort zertifiziert – vom Unternehmensrechenzentrum bis zur öffentlichen Cloud – und umfasst einen globalen Support für Unternehmen, mit dem KI-Projekte auf Kurs bleiben.
Wir setzen uns dafür ein, unsere Technologie allen zur Verfügung zu stellen und zukünftige Arbeitnehmer auf eine KI-gestützte Wirtschaft vorzubereiten. Mit einer gültigen E-Mail-Adresse einer anerkannten Hochschule sind Studenten, Forscher und Dozenten zu Rabatten auf die NVIDIA-Hardware berechtigt.
Erfahre, wie die Technologie von NVIDIA in deinem Bereich zum Einsatz kommt.
Innovationen passieren jeden Tag. Wir haben Geschichten von führenden Hochschul- und Forschungsinstituten in Europa, dem Nahen Osten und Afrika gesammelt, die das Beste aus NVIDIA-Lösungen machen und die Grenzen dessen verschieben, was Menschen für möglich halten. Vielleicht erzählen wir als Nächstes Ihre Geschichte!
Die University of Liverpool verwendet Deep-Learning-Modelle zur Lösung von Forschungsproblemen in der Biochemie. Dank der umfangreicheren Rechenleistung von NVIDIA konnten sie die erste Lösung für das Strukturidentifikationsproblem von Molekülen finden, die nicht in bestehenden Datenbanken vorhanden sind. Indem sie bestimmte Modelle trainierten, konnten sie Fähigkeiten für ein besseres molekulares Verständnis freisetzen.
Trees provide a multitude of services to the ecosystem.The University of Copenhagen is using deep learning models to monitor ecosystem properties, for example the number of trees, at a global scale to explore their role in mitigating climate change, environmental degradation and poverty.
Die Berliner Hochschule für Technik (BHT) hat ein System zur Unterstützung klinischer Entscheidungen entwickelt, das in klinischen Situationen helfen kann, indem Ärzten ähnliche Fälle oder bestimmte Risiken zugeführt werden und auf der Grundlage der Daten der elektronischen Gesundheitsakte eines Patienten eine Prognose der Entwicklung erstellt wird. Mit einer Ergebnisprognose können Ärzten außerdem vermeiden, dass mögliche Risiken übersehen werden. Die Krankenhäuser werden bei der Kapazitätsplanung unterstützt.
Linköping University is home to the fastest supercomputer in Sweden with NVIDIA's DGX Super Pod. It delivers 300 petaflops of AI performance, powering state-of-the-art AI research and deep learning models. It's already tackling projects that aim to make leaps forward in areas like wireless communications, cybersecurity and large-scale IoT.
King’s College London accelerates synthetic brain 3D image creation using AI models. The Synthetic Brain Project is focused on building deep learning models that can synthesize artificial 3D MRI images of human brains. These models can help scientists understand what a human brain looks like across a variety of ages, genders, and diseases.
Erfahre von führenden Forschern und NVIDIA-Experten, wie sie die NVIDIA-Plattformen nutzen, um bahnbrechende Fortschritte bei HPC, KI, maschinellem Lernen und Datenwissenschaft in Bereichen wie Robotik, autonome Fahrzeuge und Gesundheitswesen zu erzielen.
Professoren, Studenten und Forscher nutzen künstliche Intelligenz, um auf neue Weise schneller zu Erkenntnissen zu gelangen. Von Themen wie nukleare Physik bis hin zu Radiologie – sieh dir die besten Vorträge der GTC Digital an.
Entdecke ein Hub technischer Ressourcen, einschließlich Webinaren, Blogs und der aktuellen Entwicklerneuigkeiten für Pädagogen und Forscher.
Von einer Reihe von Experten-Videotutorials bis hin zu Anleitungen auf GitHub: Hier findest du zahlreiche Ressourcen zum Thema Datenwissenschaft.
SIGGRAPH 2022: Wissenswertes über die Forschung zu neuronalen Graphnetzen
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