探索高等教育與研究的全新領域

拓展學習的疆界

高等教育站在全球重大挑戰的最前線，訓練人工智慧、加速運算與資料科學領域的創新人才。在此同時，各機構需要提供更靈活且輕鬆使用的教育選項，迎合需求。從本機到雲端，NVIDIA 提供的工具可以隨時隨地在重要領域推動研究發現。

擴充你的基礎架構

利用集中基礎架構和運算優勢，處理大型工作負載、提升效率並降低營運成本。

推動創新

使用可加速探索、實驗和部署的工具開闢通往發現的道路。研究人員可以透過 GPU 加速的人工智慧和高效能運算 (HPC)，運用建模、模擬和實驗資料，以迎向艱鉅的挑戰。

強化學習

培養學生重要的人工智慧和高效能運算技能，以長遠發展職涯。使用訓練與基礎架構解決方案，協助教育機構發展新一代研究。

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NVIDIA 可加速你的工作流程

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    學生

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    研究 IT 人員

將人工智慧和高效能運算延伸至資料中心

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。

檢視白皮書 
將人工智慧和高效能運算延伸至資料中心

「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

教導尖端技術

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。

聽聽教學套件使用者的想法 
推動研究

推動研究

現今的研究需要能夠處理大型運算工作負載的基礎架構，以便從大量資料快速準確地獲得洞見。NVIDIA® DGX™ 系列深度學習系統可降低運算基礎架構的成本，並加速 HPC 和人工智慧應用程式的效能。

深入瞭解 
歡迎試用 NVIDIA DGX  
取得最新技術的實作訓練

取得最新技術的實作訓練

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。

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「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

加速資料科學工作流程

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。

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最佳化應用程式

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。

深入瞭解 

「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。」

– 克萊門森大學 IT 部門研究規劃人員 Ashwin Srinath

打造下一個技術突破

我們致力於讓每個人都能使用我們的技術，為人工智慧導向的經濟培育未來人才。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。

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隨時隨地提供工作所需

中小學、學院和大學正在設法應對轉型中的學習型態，好在緊急情況或是長時間停課的情況下繼續教學。遠端教學可提供重要管道，將教育機會透過連線裝置隨時隨地提供給任何人。瞭解 NVIDIA 遠端解決方案的機動性和效能如何協助實現這項目標。

閱讀電子書：高等教育與研究的遠端工作解決方案

觀賞線上研討會：克服遠端學習的困難

查看網頁：使用 NVIDIA 進行遠端作業

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資源

高等教育的高階研究

高等教育的高階研究

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。

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GTC Digital 高等教育與研究

GTC Digital 高等教育與研究

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 GTC Digital 的前五大講座，內容囊括核子物理和放射學等主題。

探索 GTC 講座 
人工智慧量子技術突破

人工智慧量子技術突破

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。

閱讀他們的案例 
加速前進通往熔合能的道路

加速前進通往熔合能的道路

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。

閱讀他們的案例 
踏上你的資料科學旅程

踏上你的資料科學旅程

從一系列專家講授的影片教學到 GitHub 上的操作指南，瀏覽大量資料科學資源。

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