vGPU软件许可证可免费使用90天,为远程办公者提供至关重要的安全和性能。
在充满挑战的当下,唯有携手努力才能共克时艰。目前,越来越多的公司需要快速支持员工进行远程办公,NVIDIA决定将90天免费的虚拟GPU软件评估许可证从128个扩展到500个。
拥有vGPU软件许可证,公司能够借助其本地部署的NVIDIA GPU为使用者提供加速的虚拟桌面基础架构,支持知识工作者、设计师、内容创建者、工程师、研究人员、数据科学家在任意地点远程办公协作。公司还可以临时调配应用于其他项目的NVIDIA GPU资源,助力远程办公者顺利开展工作。
每个企业都在极力满足员工远程办公的需求:医疗保健供应商支持远程诊疗,学校将课堂扩展到线上,机构也在协调其关键的服务。此外,企业还必须应对不同工作负载的不同要求:金融专业人士要借助多屏处理数据,科学家需进行复杂研究,设计师需要使用图形密集的应用程序。
NVIDIA提供了各种类型的定制vGPU软件来满足不同需求。 所有三个类别的NVIDIA专用vGPU软件都可以通过扩展后的免费许可获得:
NVIDIA vGPU软件除了能为远程办公者提供高性能和低延迟,还能确保敏感数据和数字资产的安全。这些数据和数字资产被存放在数据中心,且不会保存到本地客户端设备上。无论在哪个行业(包括视觉效果、设计以及研发),这都对确保远程办公的安全性来说至关重要。
NVIDIA vGPU软件已经在一个广泛的生态系统中获得认证,包括虚拟机管理器、平台、用户应用程序和管理软件,能够助力IT团队快速扩展对远程办公者的支持。
通过在NVIDIA GPU上安装vGPU软件许可,公司可以从本地数据中心部署虚拟工作站、计算和VDI。所有基于Pascal、Volta和Turing架构的NVIDIA GPU均可安装许可,包括NVIDIA Quadro RTX 6000和RTX 8000 GPU以及NVIDIA M10和 M60 GPU。
NVIDIA还为COVID-19基因组的研究人员免费提供90天的Parabricks软件。
好文章,需要你的鼓励
这项由加州大学圣地亚哥分校和微软研究院合作开发的REAL框架,通过程序分析反馈训练大型语言模型生成高质量代码。与传统方法不同,REAL采用强化学习将代码安全性和可维护性作为奖励信号,不依赖人工标注或特定规则。研究在多个数据集上的实验表明,REAL在保证功能正确性的同时显著提高了代码质量,有效解决了"即兴编程"中的安全漏洞和维护性问题,为AI辅助编程提供了新的范式。
加州大学伯克利分校与Meta FAIR研究团队开发了"Self-Challenging"框架,让大语言模型通过自己创建和解决任务来提升能力。该方法引入创新的"Code-as-Task"格式,包含指令、验证函数、示例解决方案和失败案例,确保生成的任务既可行又有挑战性。在工具计算、网页浏览、零售服务和航班预订四种环境测试中,仅使用自生成训练数据,Llama-3.1-8B模型性能提升了两倍多,证明AI可以通过自我挑战实现有效学习,减少对人类标注的依赖。
南洋理工大学与SenseTime Research合作提出了PoseFuse3D-KI,一种创新的人体中心关键帧插值框架。该方法将3D人体模型信息融入扩散过程,解决了现有技术在处理复杂人体动作时产生扭曲结果的问题。研究团队开发了专门的SMPL-X编码器直接从3D空间提取几何信息,并设计了融合网络将3D线索与2D姿态无缝整合。他们还构建了CHKI-Video数据集,包含2,614个视频片段及完整的人体标注。实验结果显示,PoseFuse3D-KI在PSNR上提升9%,LPIPS减少38%,显著超越现有方法。
这项研究提出了LongGuide算法,解决了大型语言模型在长文本生成任务中的局限性。研究团队发现,仅依靠上下文学习无法使模型充分掌握文本的语言和格式特性。LongGuide通过自动生成两种指导原则:度量指导原则和输出约束指导原则,显著提升了模型性能。在七种长文本生成任务中,该方法使开源和闭源模型的ROUGE-L评分平均提高约6%。LongGuide具有通用性强、易于学习、成本效益高等优点,为提升AI长文本生成能力提供了新方向。