1. 生物医药/制药行业研发人员:包括从事靶点识别、分子设计、药物筛选、临床前研究等环节的科研人员,需借助AI技术提升研发效率、优化工作流;
复杂系统的开发与验证始终是核心挑战,从早期机械装置的试错调试,到现代自动驾驶、工业机器人、航空航天等领域的精密控制,如何在不依赖物理原型的前提下高效验证系统功能...
各位开发者注意!从本篇起,我们将推出系列实操教程,带大家从 Isaac Sim 仿真环境 入手,无缝衔接 Jetson 硬件平台,完成真机部署与虚实结果验证,打...
对于深耕机器人仿真领域的开发者而言,NVIDIA Isaac Sim的每一次版本迭代都值得密切关注。这个周末,小编在查阅官方文档时意外发现,Isaac Sim的...
资产数据存储路径:/data/lsaac-platform/sim5.0.0-assets/Assets/lsaac/5.0/
选择公共镜像中“SH NVIDIA 4090 Drive Isaac Sim 5.0.0”。
Blender作为开源全流程3D创作工具,支持建模、动画、渲染、特效、动态模拟、视频剪辑及2D绘景等全维度功能,广泛应用于影视特效(如《蜘蛛侠:平行宇宙》角色动...
ChatGPT的横空出世,不仅引爆了全球AI热潮,更悄然改变了数据中心的计算支出结构。曾几何时,CPU主导着绝大部分投入,但如今,GPU等加速器的支出正以前所未...
2025年,NVIDIA推出CUDA 13.1版本,其中最引人注目的创新是NVIDIA CUDA Tile(简称Cutile)。这一技术标志着自2006年CUD...
本月,NVIDIA 宣布推出自 2006 年 CUDA 平台问世以来最大的一次架构性革新:CUDA 13.1 版本中的 CUDA Tile。这项突破性技术引入了...
今年早些时候,Elastic宣布与NVIDIA合作,为Elasticsearch引入GPU加速,集成NVIDIA cuVS[1]。有关详细信息,可以参考NVID...
在生成式AI飞速发展的今天,每一位开发者都渴望拥有无拘无束的算力。不再受制于云端排队、网络延迟或数据隐私的顾虑——NVIDIA DGX Spark横空出世让这一...
在AI大模型训练需求呈指数级增长的今天,数据中心的算力与功耗正逼近极限——据预测,到本十年末,AI工作负载的训练功耗需求可能激增200倍。传统数据中...
该组件关系图展示了从探针到报告的清晰责任边界:探针负责构造输入并触发风险,生成器承载与后端的交互,检测器在输出侧进行归类与判定,评估器则将各类命中汇总为可阅读的...
近日,NVIDIA官方针对旗下轻量化AI设备DGX Spark的功耗参数发布重要更新,明确整机峰值总功率为240W,并详细拆解了GPU/CPU核心(GB10 S...
使用watch命令结合nvidia-smi可以实现实时动态监控。适用于实时观察训练过程中GPU状态变化。
如今,物理AI正成为现实——它指通过模型理解物理世界规律,并智能互动的技术。在物理AI新时代,核心挑战是:如何构建高智能模型,并将其部署到数据产生的边缘端,实现...
最近有幸了解到了NVIDlA Driveos 系列课程,然后我之前做过教育类的无人底盘和机械臂的一些项目,也用到了一些NVIDIA加的产品,算是作为工控机使用,...
曾经在VDI类的Nvidia vGPU场景,每个GPU核心只能采用1种固定切分模式,例如Nvidia A40只有一个GA102的核心,就只能切分一种模式,48G...
NVIDIA Dynamo 是一个开源的模块化推理框架,用于在分布式环境上实现生成式 AI 模型的服务化部署。Dynamo 通过动态资源调度、智能路由、内存优化...