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NVIDIA: führend im KI-Computing
  • Cloud-Dienste
    BioNeMo

    KI-gestützte Plattform für Forschung und Entdeckung in den Biowissenschaften

    DGX Cloud

    Vollständig verwaltete End-to-End-KI-Plattform auf führenden Clouds

    NeMo

    Multimodale generative KI erstellen, anpassen und bereitstellen

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    Private Registry

    Leitfaden für die Verwendung der NVIDIA NGC Private Registry mit der GPU-Cloud

    NVIDIA NGC

    Beschleunigte, containerisierte KI-Modelle und SDKs

    Rechenzentrum
    Überblick

    Modernisierung von Rechenzentren mit KI und beschleunigtem Computing

    DGX Plattform

    KI-Fabrik für die Entwicklung und Bereitstellung von Modellen

    Grace-CPU

    Architektur für Rechenzentren, die Daten in Intelligenz verwandeln

    HGX Plattform

    Ein speziell für KI und HPC entwickelter Supercomputer

    IGX Plattform

    Fortschrittliche funktionale Sicherheit und Schutz für KI in der Peripherie

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    DRIVE AGX

    Leistungsstarkes fahrzeuginternes Computing für KI-gestützte autonome Fahrzeugsysteme

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    KI-gestütztes Computing für innovative medizinische Geräte und Bildgebung

    Gaming und kreative Inhalte
    GeForce-Grafikkarten

    RTX-Grafikkarten bieten bahnbrechende KI-Funktionen

    Laptops

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    DLSS

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    RTX. It's On.

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    PCs mit RTX-KI

    KI-PCs für Gaming, Kreativität, Produktivität und Entwicklung

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    Cloud-Gaming mit RTX-Unterstützung. Wähle aus drei Mitgliedschaften

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    Der Motor der neuen industriellen Revolution

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    Hohe Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheit für jedes Rechenzentrum

    Ada Lovelace-Architektur

    Leistung und Energieeffizienz für grenzenlose Möglichkeiten

    GeForce

    RTX-Grafikkarten bieten bahnbrechende KI-Funktionen

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    Beschleunigung professioneller KI-, Grafik-, Rendering- und Rechen-Workloads

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    Professionelle Anwendungen für KI und Visual Computing von überall aus beschleunigen

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    Innovationen und Produktivität in KI-Workflows beschleunigen

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    NVIDIA RTX PRO Laptops

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    Software
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    Automotive – DRIVE

    Avatar – Tokkio

    Automotive – DRIVE

    Cloud-KI-Videostreaming – Maxine

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    Datenwisschenschaft – Apache Spark

    Datenwisschenschaft – RAPIDS

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    KI- und HPC-Softwarelösungen zur Beschleunigung von Arbeitslasten in Rechenzentren

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    NVIDIA-Entwicklertools für KI, Grafik und HPC

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    GPU-optimierte KI-, HPC- und Datenwissenschaftssoftware

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    Ermöglicht natürliche, personalisierte Interaktionen mit KI für Sprache in Echtzeit

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    Datenwissenschaft

    Große Datensätze iterieren, Modelle häufiger bereitstellen und Gesamtbetriebskosten senken

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    Bahnbrechende Leistung mit KI-fähigen Anwendungen und Diensten erzielen

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    NVIDIA-Software für virtuelle GPUs bietet starke GPU-Leistung

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    Interaktive Designs in Echtzeit mit KI-beschleunigten digitalen Zwillingen entwickeln

    Entwicklung digitaler Zwillinge

    Die Leistung umfangreicher, physikbasierter OpenUSD-Simulationen

    Rendering

    Modernstes Rendering für professionelle Workflows

    Robotersimulation

    Innovative Lösungen für Herausforderungen in den Bereichen Robotik, Edge und Vision AI

    Wissenschaftliche Visualisierung

    Ermöglicht Forschern die Visualisierung großer Datensätze mit interaktiven Geschwindigkeiten

    Fahrzeugsimulation

    KI-definierte Fahrzeuge verändern die Zukunft der Mobilität

    Erweiterte Realität

    Workflows mit immersiven, skalierbaren Interaktionen in virtuellen Umgebungen transformieren

    High-Performance-Computing
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    HPC-Lösungen von NVIDIA für KI, Simulation und Hochleistungsrechnen

    HPC und KI

    Höhere Genauigkeit mit GPU-beschleunigtem HPC und KI

    Wissenschaftliche Visualisierung

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    Quantencomputing

    Den Fortschritt wissenschaftlicher Innovationen mit QPUs beschleunigen und vorantreiben

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    Überblick

    Innovative Lösungen für Herausforderungen in den Bereichen Robotik, Edge und Vision AI

    Robotik

    GPU-beschleunigte Fortschritte bei der KI-Wahrnehmung, -Simulation und -Software

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    Simulation

    Hochpräzise Sensorsimulationen für die sichere autonome Fahrzeugentwicklung

    Fahrzeuginternes Computing

    Entwicklung automatisierter Fahrfunktionen und immersiver Erlebnisse im Fahrzeug

    Sicherheit

    Modernstes System für Sicherheit autonomer Fahrzeuge, von der Cloud bis ins Auto

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KI-gestützte Plattform für Forschung und Entdeckung in den Biowissenschaften

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Vollständig verwaltete End-to-End-KI-Plattform auf führenden Clouds

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Omniverse Cloud

Integration fortschrittlicher Simulationen und KI in komplexe 3D-Workflows

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Modernisierung von Rechenzentren mit KI und beschleunigtem Computing

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Leistungsstarkes fahrzeuginternes Computing für KI-gestützte autonome Fahrzeugsysteme

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Die flachsten und langlebigsten RTX-Laptops, optimiert von Max-Q

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Neuronale Rendering-Technologie steigert die FPS und verbessert die Bildqualität

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Der Motor der neuen industriellen Revolution

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Hohe Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheit für jedes Rechenzentrum

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Leistung und Energieeffizienz für grenzenlose Möglichkeiten

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Professionelle Anwendungen für KI und Visual Computing von überall aus beschleunigen

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Hochleistungs-Netzwerkkommunikation für Supercomputer, KI und Cloud-Rechenzentren

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Netzwerksoftware für optimierte Leistung und Skalierbarkeit

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Ein KI-Supercomputer von Grace Blackwell auf dem eigenen Schreibtisch

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Innovationen und Produktivität in KI-Workflows beschleunigen

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Agentenbasierte KI – AgentIQ

KI-Blueprints

KI-Inferenz – Dynamo

Microservices für KI-Inferenz – NIM

KI-Microservices – CUDA-X

Automotive – DRIVE

Avatar – Tokkio

Automotive – DRIVE

Cloud-KI-Videostreaming – Maxine

Cybersicherheit – Morpheus

Datenwisschenschaft – Apache Spark

Datenwisschenschaft – RAPIDS

Entscheidungsoptmierung – cuOpt

Generative KI – NeMo

Gesundheitswesen – Clara

Industrielle KI – Omniverse

Intelligente Videoanalysen – Metropolis

NVIDIA Mission Control

NVIDIA AI Enterprise Plattform

Physische KI – Cosmos

NVIDIA Run:ai

Robotik – Isaac

Telekommunikation – Aerial

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AI Workbench

KI-Entwicklung mit NVIDIA AI Workbench auf GPUs vereinfachen

API-Katalog

KI-Modelle, -Blueprints und -Tools von NVIDIA für Entwickler

Rechenzentrumsverwaltung

KI- und HPC-Softwarelösungen zur Beschleunigung von Arbeitslasten in Rechenzentren

GPU-Überwachung

Überwachung und Verwaltung der GPU-Leistung in Cluster-Umgebungen

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KI- und HPC-Workloads mit Lösungen der NVIDIA GPU-Cloud beschleunigen

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Verbesserte Produktivität bei mehreren Displays mit NVIDIA RTX Desktop Manager

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Videokonferenzen

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Mehr Intelligenz und Effizienz im Unternehmen mit KI und maschinellem Lernen

Agentenbasierte KI

KI-Agenten, die logisch schlussfolgern, planen und handeln können

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Antrieb einer neuen Klasse von Unternehmensinfrastruktur für KI

Gesprächs-KI

Ermöglicht natürliche, personalisierte Interaktionen mit KI für Sprache in Echtzeit

Cybersicherheit

KI-gestützte Lösungen zur Stärkung der Cybersicherheit und KI-Infrastruktur

Datenwissenschaft

Große Datensätze iterieren, Modelle häufiger bereitstellen und Gesamtbetriebskosten senken

Generative KI

Generative KI sofort ausführen und bereitstellen

Inferenz

Bahnbrechende Leistung mit KI-fähigen Anwendungen und Diensten erzielen

Überblick

KI, HPC und moderne Workloads mit NVIDIA antreiben

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Unternehmensspeicher in das Zeitalter der agentenbasierten KI überführen

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Beschleunigtes Computing nutzt spezialisierte Hardware zur Steigerung der IT-Leistung

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Skalierung von KI im gesamten Unternehmen beschleunigen

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Nachhaltiges Computing

Energie sparen und Kosten senken mit KI und beschleunigtem Computing

Virtualisierung

NVIDIA-Software für virtuelle GPUs bietet starke GPU-Leistung

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Erstellung, Betrieb und Verbindung von Metaverse-Apps optimieren

Computergestützte Engineering

Interaktive Designs in Echtzeit mit KI-beschleunigten digitalen Zwillingen entwickeln

Entwicklung digitaler Zwillinge

Die Leistung umfangreicher, physikbasierter OpenUSD-Simulationen

Rendering

Modernstes Rendering für professionelle Workflows

Robotersimulation

Innovative Lösungen für Herausforderungen in den Bereichen Robotik, Edge und Vision AI

Wissenschaftliche Visualisierung

Ermöglicht Forschern die Visualisierung großer Datensätze mit interaktiven Geschwindigkeiten

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KI-definierte Fahrzeuge verändern die Zukunft der Mobilität

Erweiterte Realität

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Überblick

HPC-Lösungen von NVIDIA für KI, Simulation und Hochleistungsrechnen

HPC und KI

Höhere Genauigkeit mit GPU-beschleunigtem HPC und KI

Wissenschaftliche Visualisierung

Ermöglicht Forschern die Visualisierung großer Datensätze in interaktiver Geschwindigkeit

Simulationen und Modellierung

Simulationslasten beschleunigen

Quantencomputing

Den Fortschritt wissenschaftlicher Innovationen mit QPUs beschleunigen und vorantreiben

Überblick

Innovative Lösungen für Herausforderungen in den Bereichen Robotik, Edge und Vision AI

Robotik

GPU-beschleunigte Fortschritte bei der KI-Wahrnehmung, -Simulation und -Software

Edge-KI

Die Leistung von NVIDIA KI für Edge-Computing und Echtzeit-Entscheidungslösungen einbringen

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Daten mit visueller KI in wertvolle Erkenntnisse verwandeln

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Simulation

Hochpräzise Sensorsimulationen für die sichere autonome Fahrzeugentwicklung

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Sicherheit

Modernstes System für Sicherheit autonomer Fahrzeuge, von der Cloud bis ins Auto

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Automobil
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    Learning, Innovation, Leitung

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    Steigen Sie in Deep Learning ein – mit diesem neuen Buch von Magnus Ekman von NVIDIA.

    Deep Learning lernen ist ein vollständiger Leitfaden für Deep Learning. Dieses Buch beleuchtet sowohl die Kernkonzepte als auch die praktischen Programmiertechniken, die für den Erfolg erforderlich sind, und ist ideal für Entwickler, Datenwissenschaftler, Analysten und andere geeignet – auch ohne vorherige Erfahrung mit maschinellem Lernen oder Statistik. Das Buch bietet prägnante, gut kommentierte Codebeispiele mit TensorFlow mit Keras. Mit entsprechenden PyTorch-Beispielen, die online zur Verfügung gestellt werden, deckt das Buch die beiden dominierenden Python-Bibliotheken ab, die für Deep Learning in Industrie und Wissenschaft verwendet werden.

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    Buch: Mehr über Deep Learning erfahren
    Erfahren Sie mehr über den Autor Magnus Eklam

    Lernen Sie den Autor kennen: Magnus Ekman

    Director of Architecture, NVIDIA

    Video: Einführung in Deep Learning auf der GTC 2021-Konferenz vorgestellt

    Sehen Sie sich Magnus' Einführung in Deep Learning bei der NVIDIA GTC21 an

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    Codebeispiele erkunden

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    Buch: Programmierung massiv paralleler Prozessoren: Ein praktischer Ansatz

    Programmierung massiv paralleler Prozessoren: Ein praktischer Ansatz

    von David B. Kirk und Wen-mei W. Hwu

    Buch: Parallele Programmierung: Konzepte und Praxis

    Parallele Programmierung: Konzepte und Praxis

    von Bertil Schmidt Jorge Gonzalez-Dominguez, Christian Hundt und Moritz Schlarb

    Buch: Professionelle CUDA C-Programmierung

    Professionelle CUDA C-Programmierung

    von John Cheng, Max Grossman und Ty McKercher

    Buch: Robotik, Vision und Steuerung

    Robotik, Vision und Steuerung

    von Peter Corke

    NVIDIA Research

    Bahnbrechende Technologie beginnt genau hier bei den weltweit führenden Forschern. Entdecken Sie verschiedene Forschungsaktivitäten in den Bereichen KI, Deep Learning, Robotik, Hochleistungsrechnen, Computergrafik und mehr.

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    Pädagogenprogramme und
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    NVIDIA DLI bietet Kursmaterialien für Dozenten als Download und kostenlose Online-Schulungen für Studierende im selbstbestimmten Tempo über die DLI Teaching Kits an. Außerdem können sich Dozenten über das University Ambassador Program zertifizieren lassen, um DLI-Workshops auf dem Campus geben zu können.

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    NVIDIA-Datenschutzrichtlinie

    Eine Deep-Learning-Schulungseinheit von Magnus Ekman

    NVIDIA GTC 21-Deep-LearningSchulung


    Magnus führt eine kurze Schulungseinheit zum Thema Deep Learning durch. Diese Präsentation ist eine großartige Vorschau auf Themen, die Magnus in seinem Buch „Deep Learning lernen“ (LDL) behandelt. Der Vortrag beginnt mit einer übergeordneten Beschreibung der in LDL behandelten Themen. Es geht dann weiter zu einer detaillierteren Beschreibung einiger Inhalte in den ersten Kapiteln, einschließlich Programmierbeispielen. Es schließt mit einem Überblick über eine komplexere Anwendung, ein Bildunterschriftennetzwerk, das Textbeschreibungen von Bildern generiert. Dieses Bildunterschriftennetzwerk steht im Mittelpunkt eines der letzten Programmierbeispiele in LDL und gibt einen Vorgeschmack auf die Art von Fähigkeiten, die Sie nach dem Lesen des Buches beherrschen werden.

    Jetzt ansehen 
    Codebeispiele von Autor Magnus Ekman

    Beispielcodes von GitHub


    Entdecken Sie weitere Codebeispiele des Autors. Das „Deep Learning lernen“-GitHub-Repository enthält Python-Dateien für alle Codebeispiele, die im Buch enthalten sind. Das Repository enthält auch gut dokumentierte Jupyter-Notizbücher, mit denen Sie jedes Beispiel interaktiv durchgehen können. Viele der Codebeispiele basieren auf dem TensorFlow DL-Framework, dem Framework, das im gedruckten Buch gelehrt wird. Für Leser, die daran interessiert sind, das PyTorch DL-Framework anstelle von (oder zusätzlich zu) TensorFlow zu erlernen, enthält das Repository auch PyTorch-Versionen dieser Beispiele. Die Jupyter-Notebooks enthalten detaillierte Beschreibungen der PyTorch-Konstrukte, auf einer ähnlichen Detailebene, wie TensorFlow im Buch beschrieben wird.

    Mehr erfahren 
    Magnus Ekman

    Magnus Ekman

    Director of Architecture, NVIDIA


    Magnus Ekman hat einen Doktortitel in Computertechnik, ist Architekturdirektor bei NVIDIA und Urheber mehrerer Patente. Zuvor war er bei Sun Microsystems und Samsung Research America im Bereich Prozessordesign und Forschung und Entwicklung tätig. In seiner aktuellen Position bei NVIDIA leitet er ein Entwiclungsteam, das an CPU-Leistung und Energieeffizienz für Systems-on-Chips arbeitet, die auf den Markt für autonome Fahrzeuge abzielen.

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