未來的領導者正運用龐大的資料集和複雜的工作流程，來因應重大的社會與全球挑戰。高等教育就站在最前線，訓練人工智慧、機器人、加速運算與資料科學領域的創新者。NVIDIA 為大學提供在重要領域取得專業知識與發現所需的工具，以進一步推動人類的進步。
透過處理大量工作負載、提升效率和降低運營成本，建立優異的運算優勢。
使用可加速探索、實驗和部署的工具開闢通往發現的道路。
為學生提供重要的人工智慧和高效能運算 (HPC) 技能，幫助他們的職涯發展。
GPU 驅動的高效能運算 (HPC) 和人工智慧的組合逐漸成為化學、生物學、物理、工程和電腦科學等領域締造科學技術突破的根基。 NVIDIA DGX POD™ 提供可處理這些大型運算工作負載的整合基礎架構。
「教學套件以很有條理的方式教導 GPU 程式設計，特別適合我們大多數來自多元背景的學生。」
– 加州大學河濱分校電機工程學系助理教授 Daniel Wong
DLI NVIDIA 教學套件可提供關於深度學習、加速運算和機器人最新趨勢的訓練。。藉由展開革命性的研究，將這些專業知識技術付諸實踐。
現今的研究需要能夠處理複雜人工智慧工作流程的資料中心架構，才能從大量的資料中獲得快速且精準的見解。
NVIDIA DGX 系統為全球第一部專為人工智慧所打造的系統，旨在為各式 HPC 及 AI 應用提供革命性的效能以及更快的洞察力。
取得人工智慧、資料科學與加速運算的實作訓練，以解決現實生活中的問題。雲端 GPU 支援的線上課程與講師主持的實作坊，學生可以學習設計和部署神經網路，以及運用 CUDA® 和 OpenACC 加速應用程式的最新技術。
「達特茅斯學院的 Hassanpour Lab 研究團隊訓練一對建於 TITAN RTX 上的神經網路偵測骨質疏鬆脊椎骨折時，效能提升 80%。」
– 「TITAN RTX 縮短偵測骨質疏鬆耗費的時間」，NVIDIA 開發人員最新消息
資料科學是世界上一些極重要研究的核心。現今的工作流程需要的系統，必須能讓學生和研究人員更快速地迭代，並更早取得結果。TITAN RTX 透過 GPU 加速資料準備和模型訓練，實現更快速的端對端資料科學工作流程。
建立人工智慧模型可能相當複雜且耗時。 NGC 匯集預先訓練的人工智慧模型、模型訓練指令碼和產業特定的應用軟體堆疊，提供適合人工智慧、機器學習和 HPC 的必要應用軟體中樞。
NGC 藉由集中應用程式和資料，最佳化應用程式，並為學生提供最新的人工智慧技術與 HPC 應用軟體。
「減少安裝應用軟體的時間後，我們就能處理優先順序更高的工作。我們可以協助研究人員解決實際問題，例如改善工作流程或平行程式碼。」
學生、研究人員和教職員凡持有校方認可的有效大學電子郵件地址，即可享有 NVIDIA 硬體折扣。
開啟此線上研討會，瞭解如何運用可加快運算的工具最佳化你機構的研究基礎架構，進而獲得更多見解。
瀏覽大量資料科學資源，從一系列專家講授的影片教學到 GitHub 上的操作指南，應有盡有。
佛羅里達大學與北卡羅萊納大學開發了 ANAKIN-ME 神經網路引擎，可以產生運算快速的量子機械模擬，精準度高且成本低廉。
為了預測和引導托卡馬克 (tokamak) 融合反應，避免干擾並安全地持續產生能源，普林斯頓大學的研究人員開發出先進的機器學習融合遞歸神經網路 (FRNN) 預測程式碼。
教授、學生和研究人員利用人工智慧來開發加速研究發現的新方法。觀賞於加州聖荷西舉辦之 GTC 2019 的前五大講座，內容囊括核子物理和放射學等主題。
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