Случайны выбор дневника Раскрыть/свернуть полный список возможностей


Найдено 4817 сообщений
Cообщения с меткой

nvidia - Самое интересное в блогах

Следующие 30  »
rss_rss_hh_new

ЦОД без GeForce и Titan: в NVIDIA изменили лицензионное соглашение

Среда, 17 Января 2018 г. 15:30 (ссылка)

Компания NVIDIA изменила лицензионное соглашение для драйвера, и теперь использовать графические процессоры GeForce и Titan в дата-центрах запрещено. Почему так получилось, кого коснутся изменения, и какие есть альтернативы, читайте под катом.



Читать дальше ->

https://habrahabr.ru/post/346072/

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Драйвера nVidia и телеметрия

Четверг, 11 Января 2018 г. 11:46 (ссылка)





Всем привет.



Возможно ни для кого не секрет, что последние пакеты драйверов от nVidia содержат комплекс телеметрии.



Понимая, что разработчик желает получать данные об использовании своего продукта, оптимизировать и улучшать программную составляющую, многие не желают быть бесплатными тестерами, более того — без спроса.



На картинке выше приводится способ отключения телеметрии «из коробки», надо отдать должное — производитель засунул эту опцию в довольно неожиданное место, и надо ещё больше отдать должное — работает она не до конца.



Ниже будет рассмотрено, как полностью отключить телеметрию в драйверах nVidia последних версий.
Читать дальше ->

https://habrahabr.ru/post/346434/

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
lenov_ru

DOOM 3 TOUCH mod core x7a2-1.1 » Клуб пользователей планшетов на ANDROID / Lenovo IdeaTab A2109 8GB / Samsung Galaxy Tab 2 7.0 / Asus Transformer TF700T / NVIDIA Tegra 3

Понедельник, 08 Января 2018 г. 22:00 (ссылка)
lenov.ru/games/action_shoot...-v-10.html


Doom 3 : BFG Edition - Самый крутой ремастеринг классический популярнейший DOOM 3, для NVIDIA SHILED устройств под Андроид управление! Игрушка улучшенный заимела рендеринг и более качественн

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
masiania1

GeForce GTX 980 Ti от NVIDIA: новый уровень производительности

Понедельник, 13 Ноября 2017 г. 11:00 (ссылка)
lapplebi.com/news/4342-vide...vidia.html

Зеленая корпорация NVIDIA, которая представила публике
Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
masiania1

История видеокарт NVIDIA Corporation

Вторник, 10 Октября 2017 г. 10:00 (ссылка)
lapplebi.com/news/4176-isto...vidia.html

Сегодня, NVIDIA Corporation является мировым лидером
Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Digital_World

Без заголовка

Вторник, 03 Октября 2017 г. 22:15 (ссылка)
dig-world.ru/gigabyte-sozda...?_utl_t=li


Gigabyte создала самую компактную в мире видеокарту GTX 1080

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
barbossi

Denuvo взломали в рекордные сроки

Пятница, 29 Сентября 2017 г. 15:43 (ссылка)

Взломана в этот pаз былa Total War: Warhammer 2
Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Мари-чан

Конфликт видеокарты Nvidia

Четверг, 21 Сентября 2017 г. 22:24 (ссылка)

 Только что починила компьютер, и пишу эту запись, чтобы люди с похожей проблемой, ищущие в Интернете способы решения, могли ее найти.


2 недели назад купила новый комп: 4 ядра, 4 Гб оперативки, 1 Гб видеокарта - в общем - в 2 раза мощнее моего прежнего. На нем даже, у чудо! пошла моя любимая игра.


Потом муж докупил еще планку на 4 Гб оперативки, чтобы уж вообще комп летал.


На следующий день Эсет, который на компе был установлен, отказался дальше защищать компьютер, ибо ключ истек. "Ну и поел он нафиг" - подумала я и заменила его бесплатным Касперским. Но вот только после этого комп стал глючить. Зависать при использовании хрома и т.д. "Вот, - думаю, - мстительный Эсет! Напакостил перед удалением. Ну ничего, я сейчас Винду переустановлю, и все будет ОК". 


И с этого началась полуторонедельная эпопея установок-переустановок. Я перепробовала 4 сборки Windows 7 x64, 6 раз переустанавливала систему. Проблемы были следующие: 


1. При подключении к Интернету возможность доступа в него пропадала через 1-5 минут, при попытке повторного подключения все застревала на "Подключение к ... минипорт", и снова удавалось подключиться только после перезагрузки Подключения по локальной сети или компа.


2. Драйвер видео конфликтовал и изображение на мониторе было растянутое (на монитор 9:16 подавалась картинка 3:4).


В первую очередь меня беспокоил инет, ведь без него ни драйвера скачать, ни помощи поискать. Ах да, еще синие экраны. Много. 


Не буду перечислять все, что я делала, и что не дало позитивного результата. Скажу только, что я установила последнии версии драйверов с официального сайта, но все до лампочки. Скажу о том, что помогло.


Интернет вернула новая сетевая карта. А вот видио никак не хотело чиниться. Муж даже попытался поставить мне видюху со старого компа, на 512 Мб, но стало только хуже. И тогда меня осенило.


Я вытащила новую планку памяти на 4 Гб. И все. Сразу драйвера встали, изображение стало нормальным, конфликт пропал. Оказалось, в глюках с самого начала был виновен не Эсет, а новая планка памяти!


Так что, дорогие читатели, если у вас похожие проблемы, вспомните, не устанавливали ли вы в компьютер новое железо. В моем случае материнка начала глючить из-за оперативной памяти, а проблемы стали вылазить у Интернета и видиокарты. 

Метки:   Комментарии (2)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Первый суперкомпьютер DGX-1 на базе Tesla V100 применят в медицине

Четверг, 21 Сентября 2017 г. 11:23 (ссылка)




it_man


сегодня в 11:23

Разработка





Первый суперкомпьютер DGX-1 на базе Tesla V100 применят в медицине










    Ученые из Центра клинических научных исследований (Center of Clinical Data Science) станут первыми, кто сможет обрабатывать данные с помощью суперкомпьютера для глубокого обучения DGX-1 на базе восьми графических процессоров Tesla V100. V100 показывают результат в 960 терафлопс при вычислениях FP16 благодаря технологии Volta Tensor Core.





    / Flickr / Fritzchens Fritz / PD



    Платформу для дата-центров Tesla V100 представили в мае 2017 года. Она содержит 21,1 млрд транзисторов, построена по 12-нанометровому техпроцессу FinFET, а отдельные 640 ядер Tensor используются для обеспечения работы нейронных сетей, выдавая 120 терафлопс при глубоком обучении.



    Nvidia провела апгрейд своей шины NVLink — теперь она «развивает» 300 Гбит/с, что почти в два раза больше по сравнению с предыдущей реализацией. Это стало возможно благодаря увеличению числа контактов с четырех до шести и расширению пропускной способности до 25 Гбит/с. Модуль 3D-памяти HBM2 также получил улучшения — пропускная способность выросла до 900 Гбит/с.



    Центр клинических научных исследований занимается автоматизацией и машинным обучением в области здравоохранения. Они работают над нейронной сетью, которая анализирует данные об исследованиях заболеваний пациентов и в дальнейшем помогает быстрее ставить диагнозы.



    «Врачи вынуждены иметь дело с огромным количеством информации: лабораторные исследования, МРТ, томография, данные о здоровье членов семьи и многое другое. Из-за этого принимать решения невероятно сложно. Технология, которая поможет врачам в диагностике, способна оптимизировать их работу», — рассказал исполнительный директор CCDS Марк Михалски (Mark Michalski).



    Ожидается, что в будущем у рентгенологов появится ассистент с искусственным интеллектом, который будет помогать с диагнозами. Сейчас врачи изучают снимки в том порядке, в каком они были сделаны. А искусственный интеллект сможет сразу определить, какие из них наиболее проблемные, чтобы направить специалиста. Также, благодаря нейросетям, ассистенты смогут анализировать снимки буквально по пикселям, а затем сопоставлять их с другой информацией о пациентах и быстро ставить диагноз.



    Еще на старом оборудовании исследователи разработали алгоритмы для кардиологической, офтальмологической, дерматологической и психиатрической диагностики. С использованием DGX-1 на базе видеопроцессоров Volta эти алгоритмы станут точнее и обретут более широкое применение.



    Кто еще использует GPU



    Все больше приложений поддерживают работу с GPU-вычислениями, включая фреймворки для разработки искусственного интеллекта. Поэтому многие дата-центры, которые имеют дело с глубоким обучением, работают одновременно с GPU и CPU — формат называется гетерогенными вычислениями. Таким образом, удается взять лучшее от обоих типов ядер: GPU справляется с ресурсоемкими математическими вычислениями, а CPU «берет» на себя работу операционной системы и многочисленные простые операции.



    Согласно исследованию ученых Калифорнийского университета, по сравнению с дата-центрами с вычислительными ядрами одного типа, у гетерогенных на 21% выше производительность и на 23% — энергоэффективность.



    Использует мощности GPU в своих системах искусственного интеллекта и машинного обучения компания Facebook. Соответствующая лаборатория внутри компании разрабатывает нейронные сети для решения специфических задач.



    По словам экспертов области, объемы данных, которые собирают компании, увеличиваются. Поэтому GPU начинают применяться не только для работы с ресурсоемкими вычислениями для обучения нейросетей. Но и для работы с базами данных.



    Например, Nike использует серверы с GPU и ПО MapD для анализа истории продаж и предсказания спроса в отдельных регионах. Еще один клиент MapD — Verizon — использует системы с GPU для анализа логов серверов, отслеживающих мобильные телефоны.



    Предлагают работу с серверами с GPU-ускорением и облачные провайдеры. В том числе и компания «ИТ-ГРАД». Решение позволяет экспериментировать с аналитическими или требующими визуальной поддержки проектами. GPU-системы дают организациям возможность быстро анализировать большие своды данных и в некоторых частных ситуациях способны заменить целые кластеры серверов.



    P.S. Несколько материалов по теме из нашего блога:





    Original source: habrahabr.ru (comments, light).

    https://habrahabr.ru/post/338212/

    Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
    rss_rss_hh_new

    Первый суперкомпьютер DGX-1 на базе Tesla V100 применят в медицине

    Среда, 20 Сентября 2017 г. 16:45 (ссылка)




    it_man


    сегодня в 16:45

    Разработка





    Первый суперкомпьютер DGX-1 на базе Tesla V100 применят в медицине










      Ученые из Центра клинических научных исследований (Center of Clinical Data Science) станут первыми, кто сможет обрабатывать данные с помощью суперкомпьютера для глубокого обучения DGX-1 на базе восьми графических процессоров Tesla V100. V100 показывают результат в 960 терафлопс при вычислениях FP16 благодаря технологии Volta Tensor Core.





      / Flickr / Fritzchens Fritz / PD



      Платформу для дата-центров Tesla V100 представили в мае 2017 года. Она содержит 21,1 млн транзисторов, построена по 12-нанометровому техпроцессу FinFET, а отдельные 640 ядер Tensor используются для обеспечения работы нейронных сетей, выдавая 120 терафлопс при глубоком обучении.



      Nvidia провела апгрейд своей шины NVLink — теперь она «развивает» 300 Гбит/с, что почти в два раза больше по сравнению с предыдущей реализацией. Это стало возможно благодаря увеличению числа контактов с четырех до шести и расширению пропускной способности до 25 Гбит/с. Модуль 3D-памяти HBM2 также получил улучшения — пропускная способность выросла до 900 Гбит/с.



      Центр клинических научных исследований занимается автоматизацией и машинным обучением в области здравоохранения. Они работают над нейронной сетью, которая анализирует данные об исследованиях заболеваний пациентов и в дальнейшем помогает быстрее ставить диагнозы.



      «Врачи вынуждены иметь дело с огромным количеством информации: лабораторные исследования, МРТ, томография, данные о здоровье членов семьи и многое другое. Из-за этого принимать решения невероятно сложно. Технология, которая поможет врачам в диагностике, способна оптимизировать их работу», — рассказал исполнительный директор CCDS Марк Михалски (Mark Michalski).



      Ожидается, что в будущем у рентгенологов появится ассистент с искусственным интеллектом, который будет помогать с диагнозами. Сейчас врачи изучают снимки в том порядке, в каком они были сделаны. А искусственный интеллект сможет сразу определить, какие из них наиболее проблемные, чтобы направить специалиста. Также, благодаря нейросетям, ассистенты смогут анализировать снимки буквально по пикселям, а затем сопоставлять их с другой информацией о пациентах и быстро ставить диагноз.



      Еще на старом оборудовании исследователи разработали алгоритмы для кардиологической, офтальмологической, дерматологической и психиатрической диагностики. С использованием DGX-1 на базе видеопроцессоров Volta эти алгоритмы станут точнее и обретут более широкое применение.



      «Когда мы начали работу с нейросетями, то не ожидали, что они так помогут нашим исследованиям. Мы знаем, что каждое вычисление, которое мы проводим в дата-центре, нам пригодится», — заключает Марк Михалски.



      Кто еще использует GPU



      Все больше приложений поддерживают работу с GPU-вычислениями, включая фреймворки для разработки искусственного интеллекта. Поэтому многие дата-центры, которые имеют дело с глубоким обучением, работают одновременно с GPU и CPU — формат называется гетерогенными вычислениями. Таким образом, удается взять лучшее от обоих типов ядер: GPU справляется с ресурсоемкими математическими вычислениями, а CPU «берет» на себя работу операционной системы и многочисленные простые операции.



      Согласно исследованию ученых Калифорнийского университета, по сравнению с дата-центрами с вычислительными ядрами одного типа, у гетерогенных на 21% выше производительность и на 23% — энергоэффективность.



      Использует мощности GPU в своих системах искусственного интеллекта и машинного обучения компания Facebook. Соответствующая лаборатория внутри компании разрабатывает нейронные сети для решения специфических задач.



      По словам экспертов области, объемы данных, которые собирают компании, увеличиваются. Поэтому GPU начинают применяться не только для работы с ресурсоемкими вычислениями для обучения нейросетей. Но и для работы с базами данных.



      Например, Nike использует серверы с GPU и ПО MapD для анализа истории продаж и предсказания спроса в отдельных регионах. Еще один клиент MapD — Verizon — использует системы с GPU для анализа логов серверов, отслеживающих мобильные телефоны.



      Предлагают работу с серверами с GPU-ускорением и облачные провайдеры. В том числе и компания «ИТ-ГРАД». Решение позволяет экспериментировать с аналитическими или требующими визуальной поддержки проектами. GPU-системы дают организациям возможность быстро анализировать большие своды данных и в некоторых частных ситуациях способны заменить целые кластеры серверов.



      P.S. Несколько материалов по теме из нашего блога:





      Original source: habrahabr.ru (comments, light).

      https://habrahabr.ru/post/338210/

      Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество

      Следующие 30  »

      <nvidia - Самое интересное в блогах

      Страницы: [1] 2 3 ..
      .. 10

      LiveInternet.Ru Ссылки: на главную|почта|знакомства|одноклассники|фото|открытки|тесты|чат
      О проекте: помощь|контакты|разместить рекламу|версия для pda