NVIDIA TensorRT-LLM Supercharges Large Language Model Inference on NVIDIA H100 GPUs | NVIDIA Technical Blog
Large language models (LLMs) offer incredible new capabilities, expanding the frontier of what is possible with AI. However, their large size and unique execution characteristics can make them difficult to use in cost-effective ways. NVIDIA has been working closely with leading companies, including Meta, Anyscale, Cohere, Deci, Grammarly, Mistral AI, MosaicML (now a part of Databricks), OctoML, Pe
Triton Inference Server 2022 年 12 月 - 2023 年 2 月のリリース概要
Reading Time: 2 minutes 2022 年 12 月から 2023 年 2 月にかけてリリースされた Triton Inference Server の各機能などについて、概要をお届けします。「Triton Inference Server って何?」という方は、以下の記事などをご確認ください。 GPU に推論を: Triton Inference Server でかんたんデプロイ NVIDIA Triton Inference Server を使用したエッジでの AI モデルの展開の簡素化 What’s New 今回の期間中リリースされたリリースノートの本体は、それぞれ以下の通りです。 2.29.0 (NGC 22.12) https://github.com/triton-inference-server/server/releases/tag/v2.29.0 2.3
CUDA Toolkit Archive
Previous releases of the CUDA Toolkit, GPU Computing SDK, documentation and developer drivers can be found using the links below. Please select the release you want from the list below, and be sure to check www.nvidia.com/drivers for more recent production drivers appropriate for your hardware configuration. Latest Release CUDA Toolkit 12.5.1 (July 2024), Versioned Online Documentation Archived Re
第 3 世代の NVIDIA NVSwitch でマルチ GPU の相互接続性をアップグレード
Reading Time: 5 minutes AI やハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) における需要の高まりにより、すべての GPU 間で高速通信が可能な、より高速で柔軟性の高い相互接続のニーズが高まっています。 第 3 世代の NVIDIA NVSwitch は、この通信ニーズを満たすように設計されています。この最新の NVSwitch と H100 Tensor コア GPU は、NVIDIA の最新の高速ポイントツーポイントの相互接続インターコネクトである第 4 世代の NVLink を採用しています。 第 3 世代の NVIDIA NVSwitch は、NVLink Switch System のノード内またはノード外部の GPU への接続性を提供するように設計されています。また、マルチキャストとネットワーク内のデータ送信量を削減する NVIDIA Scalab
NVIDIA Grace CPU の内部: NVIDIA が HPC と AI のためのスーパーチップのエンジニアリングを強化
NVIDIA Grace CPU の内部: NVIDIA が HPC と AI のためのスーパーチップのエンジニアリングを強化 Reading Time: 4 minutes NVIDIA Grace CPU は、NVIDIA が開発した初のデータ センター向け CPU です。世界初のスーパーチップを実現するために、ゼロから作り上げられました。 デジタル ツイン、クラウド ゲーミングとグラフィックス、AI、ハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) を強化する現代のデータ センターのワークロードの要求を満たすために、優れた性能とエネルギー効率を実現するように設計された NVIDIA Grace CPU は、Arm Scalable Vector Extensions version 2 (SVE2) 命令セットを実装する 72 基の Armv9 CPU コアを搭載しています。また、
Accelerating Your Network with Adaptive Routing for NVIDIA Spectrum Ethernet | NVIDIA Technical Blog
NVIDIA Ampere アーキテクチャと TensorRT を使用してスパース性で推論を高速化する
Reading Time: 2 minutes この投稿は、NVIDIA TensorRT 8.0 のアップデートを反映するために 2021 年 7 月 20 日に更新されました。 ニューラル ネットワークをデプロイするときは、ネットワークの実行速度の高速化や空間の低減方法を考えると良いです。より効率的なネットワークは、限られた時間の中でより良い予測を行い、予想外の入力に対してより迅速に反応し、制約のあるデプロイメント環境に適合できます。 スパース性はこれらの目的を達成することを約束する最適化手法の 1 つです。ネットワークにゼロがある場合は、それに対して保存や操作をする必要はありません。スパース性のメリットは簡単なことのように思われます。スパース性の効果を実現するには以前から 3 つの課題がありました。 高速化 — 細粒度の構造化されていない重みのスパース性は構造に欠け、効率的なハードウ
NVIDIA Hopper Architecture In-Depth | NVIDIA Technical Blog
Today during the 2022 NVIDIA GTC Keynote address, NVIDIA CEO Jensen Huang introduced the new NVIDIA H100 Tensor Core GPU based on the new NVIDIA Hopper GPU architecture. This post gives you a look inside the new H100 GPU and describes important new features of NVIDIA Hopper architecture GPUs. Introducing the NVIDIA H100 Tensor Core GPU The NVIDIA H100 Tensor Core GPU is our ninth-generation data c
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CUDA Toolkit 11.7 Update 1 Downloads
CV-CUDA Early Access
NVIDIA, Arm, and Intel Publish FP8 Specification for Standardization as an Interchange Format for AI | NVIDIA Technical Blog
Accelerating Random Forests Up to 45x Using cuML | NVIDIA Technical Blog
Accelerating AI Training with NVIDIA TF32 Tensor Cores | NVIDIA Technical Blog
CUDA Python
Understanding the Visualization of Overhead and Latency in NVIDIA Nsight Systems | NVIDIA Technical Blog