随着数据规模的不断扩大，传统的 CPU 计算已经难以满足现代数据科学和机器学习任务的需求。在处理大规模数据集时，训练模型和进行预测可能需要数小时甚至数天的时间。为了解决这一挑战，NVIDIA 推出了 RAPIDS 生态系统，其中的 cuML 库提供了 GPU 加速的机器学习算法，能够显著提高计算速度，同时保持与流行的 scikit-learn API 的兼容性。本文将详细介绍 NVIDIA cuM

NVIDIA DALI是一个高性能的数据加载和预处理库，专为深度学习和数据科学应用程序设计。它提供了一套灵活的API，允许用户构建高效的数据处理管道，以加速深度学习训练过程中的数据准备阶段。DALI利用GPU的并行计算能力，将数据加载和预处理操作从CPU卸载到GPU，从而显著提高数据处理效率。NVIDIA DALI是一个强大的数据加载和预处理库，通过GPU加速和流水线并行化，显著提高了深度学习训练

利用视觉场景解析和程序合成的最新进展，我们的目标是制造具有类似技能的机器，从乐高开始，最终瞄准现实世界的场景，”该研究的资深作者、斯坦福大学计算机科学助理教授吴家军说。他们从包含 72 种积木的 LEGO 套件创建了第一个合成训练数据，并使用了 LPub3D 的图像渲染，LPub3D 是一个开源应用程序，用于“创建 LEGO 风格的数字建筑说明”。将 MEPNet 与现有模型进行比较，研究人员发现

涉及基于 AI 的计算机视觉的实时云规模应用程序正在迅速增长。用例包括图像理解、内容创建、内容审核、映射、推荐系统和视频会议。然而，由于对处理复杂性的需求增加，这些工作负载的计算成本也在增长。从静止图像到视频的转变现在也正在成为消费者互联网流量的主要组成部分。鉴于这些趋势，迫切需要构建高性能但具有成本效益的计算机视觉工作负载。基于 AI 的计算机视觉流程通常涉及围绕 AI 推理模型的数据预处理和后

NVIDIA中国开发者日2025将于11月14日在苏州举办，聚焦大语言模型、机器人/物理AI及开发工具三大领域。技术分论坛将带来精彩议题：大语言模型专场分享GPU优化、SGLang框架应用等；机器人专场介绍Cosmos平台、人形机器人落地实践；开发工具专场探讨GPU计算演进、CuTeDSL应用等前沿话题。大会面向全国开发者开放注册，提供与行业领袖交流、获取最新技术动态的机会。

NVIDIA_DALINVIDIA 数据加载库 (DALI: Data Loading Library) 是一个用于数据加载和预处理以加速深度学习应用程序的库。它提供了一组高度优化的构建块，用于加载和处理图像、视频和音频数据。它可以用作流行深度学习框架中内置数据加载器和数据迭代器的便携式替代品。深度学习应用程序需要复杂的多阶段数据处理管道，包括加载、解码、裁剪、调整大小和许多其他增强功能。这些目前

DLA(DeepLearningAccelerator)是一种专用集成电路，能够有效地执行现代神经网络架构中常见的固定操作，例如卷积和池化。尽管DLA没有GPU那么多的支持层，但它仍然支持许多流行的神经网络架构中使用的各种层。在许多情况下，层支持可能会满足您模型的要求。例如，NVIDIATAO工具包包括DLA支持的各种预训练模型，范围从对象检测到动作识别。Postmates利用DLA和GPU在Je

NVIDIA CUTLASS (CUDA Templates for Linear Algebra Subroutines and Solvers) 是一个用于线性代数运算的CUDA C++模板库。它专门为深度学习中的矩阵运算优化，提供了高性能的GEMM（通用矩阵乘法）实现。

NVIDIA 视觉编程接口 (`VPI: Vision Programming Interface`) 是 NVIDIA 的计算机视觉和图像处理软件库，使您能够实现在 NVIDIA Jetson 嵌入式设备和独立的GPU 上可用的不同硬件后端上加速的算法。

使用 NVIDIA TAO 工具包和 Innotescus 为迁移学习管理数据AI 应用程序由机器学习模型提供支持，这些模型经过训练可以根据图像、文本或音频等输入数据准确预测结果。 从头开始训练机器学习模型需要大量数据和大量人类专业知识，对于大多数组织而言，该过程通常过于昂贵和耗时。迁移学习是从头开始构建自定义模型和选择现成的商业模型以集成到 ML 应用程序之间的媒介。 通过迁移学习，您可以选择与