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テクニカル リソース

AI、アクセラレーテッド コンピューティング、データ サイエンス、グラフィックス、シミュレーション、ネットワーキングを始めたばかりですか? それとも、もっと上のレベルに進む段階ですか? 初心者向けから上級者向けまで、テクニカル リソースを幅広く用意しています。最も困難な問題の解決に役立ちます。

  • ディープラーニング
  • アクセラレーテッド コンピューティング
  • データ サイエンス
  • グラフィックスとシミュレーション
  • インフラ
ディープラーニング リソースの共有
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ディープラーニング

 ウェビナー: ディープラーニングの謎を解く
 書籍: Learning Deep Learning

機械学習

 コース: Azure Machine Learning による計算負荷の高いモデルのトレーニング
 コース: Microsoft Azure による NVIDIA DeepStream の開発

コンピューター ビジョン

 ウェブページ: Python 3 を学ぶ
 ブログ: コンピューター ビジョンとは?
 動画: CNN 入門
 ウェブページ: 人工知能 (AI) はいかにしてコンピューター ビジョンに革命を起こしたか: 略史
 ウェブページ: 画像カーネル
 ウェビナー: 効率的なディープラーニングの概要
 ウェブページ: コンピューター ビジョン研究
 ウェブページ: コンピューター ビジョン ソリューションのランディング ページ

対話型 AI と自然言語処理

 ブログ: 対話型 AI とは何か?
 ウェブページ: マルチモーダルの対話型 AI

レコメンダー システム

 ブログ: リコメンダー システムとは何か?
 ブログ: コンテンツ推奨エンジンと従来のオンライン広告の違い
 ウェブページ: NumPy のブロードキャスト
 ブログ: GPU を使用してリコメンダー システムを加速する
 ブログ: NVIDIA Merlin オープン ベータでリコメンダー システムのトレーニングを加速する

ロボティクス

 動画: Postmates が GTC で NVIDIA Jetson AGX Xavier 搭載の新しいデリバリー ロボットをプレゼンテーション
 動画: 自律型機械の Youtube 再生リスト
 コード サンプル: Jetson コミュニティ プロジェクト
 ブログ: ロボティクスのための NVIDIA ISAAC プラットフォーム
 ウェブページ: BMW が AI で工場ロジスティクスを再定義
 ニュース記事: IEEE: ロボティクス スペクトラム

自動運転車両

 動画: NVIDIA DRIVE ラボ
 ウェビナー: GTC の自動運転車両プレゼンテーション
 ニュース記事: IEEE: スペクトラム自動運転
アクセラレーテッド コンピューティング リソースの共有
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CUDA

 動画: 謎解きデモ GPU と CPU の違い
 ブログ: GPU の概要
 ブログ: もっと簡単な CUDA 入門
 ブログ: ディジョンのブルームーン: フランス人が趣味で天体観測カメラに GPU を導入
 ブログ: CUDA リフレッシャー: GPU コンピューティング エコシステム
 ブログ: CUDA リフレッシャー: CUDA プログラミング モデル
 ウェビナー: CUDA: 新機能とその先
 ウェブページ: CUDA ベスト プラクティス ガイド
 ウェブページ: スタンフォード: 超並列プロセッサのプログラミング

OpenACC

 ブログ: OpenACC ホームページ
 動画: プログラミングを減らす科学が増える
 研究事例: OpenACC を利用したコンピューター計算の電磁気コードの大規模拡張
 研究事例: OpenACC を使用し、HP2C Initiative の一部として COSMO 物理モジュールを高速化
 研究事例: 産業向けコンピューター計算流体力学応用を移植
 事例研究: 量子化学を加速
 ブログ: OpenACC プログラミングとベスト プラクティス ガイド
 ウェビナー: GTC 2020 の OpenACC

ツールとライブラリ

 ブログ: NVIDIA GPU の基本的な線形代数
 コード サンプル: CUDA
 ブログ: NVIDIA GPU の高速フーリエ変換
 ブログ: NVIDIA CUDA-X
 ブログ: NVSHMEM
 ブログ: NVIDIA NCCL
 ブログ: NVIDIA 開発者ツールの概要
 ブログ: Triton Ocean SDK
データ サイエンス リソースの共有
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Python/RAPIDS

 ウェブページ: Python 3 を学ぶ (上級編)
 ウェブページ: Python チュートリアル
 ウェブページ: 24 週間でデータ分析を学ぶ
 コード サンプル: RAPIDS GitHub
 ウェブページ: RAPIDS: オープン GPU データ サイエンス
 ウェビナー: DALI を使用した効果的なデータの読み込み
 ブログ: GPU で Dask を利用して Python を拡張する
 ブログ: GPU で XGBoost をデプロイする
 ブログ: RecSys2020 チャレンジの勝利のソリューション
インフラストラクチャ リソースの共有
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IT システム、ストレージとネットワーキングのアーキテクチャ

 ウェビナー: NVIDIA UFM Cyber-AI ネットワーク管理によるスーパーコンピューティングの革命
 ウェビナー: 大型化した DGX ソリューションにデータを供給: DGX 製品群のネットワーキング アップグレード
 ブログ: RDMA がいかにして高速ネットワークの燃料になったか
 動画: Accelerated Switch and Packet Processing (ASAP2)
 ブログ: 最新式データ センターで IO を加速: ネットワーク IO
 ホワイトペーパー: BlueField SmartNIC でベアメタル クラウドの未来を変える
 電子書籍: データと野獣 - データ センター ネットワーキングのプロフェッショナル ガイド
 ブログ: GPUDirect Storage: ストレージとメモリの間のダイレクト パス
 ウェビナー: 大型化した DGX ソリューションにデータを供給: DGX 製品群のネットワーキング アップグレード
 動画: NVIDIA ネットワーキングによる NVMe over Fabrics

オープン ネットワーキング

 ウェブページ: NVIDIA Cumulus Linux が他の類のない存在である 10 の技術的理由
 ウェビナー: Linode が NVIDIA ネットワーキングを利用して柔軟性の高いデータ センターを構築
 ウェビナー: オープン ネットワーキングの新時代
 ブログ: すぐに生産に入れる自動化 - 方法と理由
 ブログ: マルチテナンシ用のホストの EVPN
 ウェブページ: Linux ネットワーク 101
ウェブページ: Linux のインターネットワーキングについて

InfiniBand

 ウェビナー: InfiniBand と Ethernet の RDMA で Tensor フローを加速する
 ウェビナー: すべての人にスケーラブル ファブリックを 1 つ: クラスターおよびストレージ ファブリックとしての InfiniBand
 ウェビナー: NDR 400Gb/s InfiniBand の概要
 ウェビナー: 光の速さの HPC
 ウェビナー: HDR 200Gb/s InfiniBand ネットワーキングで簡単 SuperPOD パフォーマンス
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InfiniBand

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学び、イノベーションを起こし、リードする

Learning Deep Learning

NVIDIA の Magnus Ekman 執筆によるこの新刊でディープラーニングを始めましょう。

「Learning Deep Learning」はディープラーニング完全ガイドです。本書では主要なコンセプトと成功するために必要な実践的なプログラミング手法の両方を解説しています。機械学習や統計が初めての方を含む、開発者、データ サイエンティスト、アナリストの方にも最適です。TensorFlow と Keras を使用した簡潔で注釈が豊富なサンプル コードもご紹介しています。また、産業界と学界両方のディープラーニングで利用されている 2 つの有力な Python ライブラリが取り上げられており、対応する PyTorch サンプルがオンラインで提供されています。

詳細を見る
書籍: 「Learning Deep Learning」

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技術的な質問については、NVIDIA 開発者フォーラムをご覧ください。

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