Basato sul superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell, Project DIGITS offre un petaflop di prestazioni AI in un fattore di forma molto compatto. Grazie allo stack software NVIDIA AI preinstallato e a 128 GB di memoria, gli sviluppatori possono creare prototipi, perfezionare e dedurre modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni,
Nvidia
NVIDIA Jetson Orin Nano Super: Generative AI Accessibile
La crescente richiesta di piattaforme hardware per applicazioni di intelligenza artificiale generativa ha spinto NVIDIA a lanciare il Jetson Orin Nano Super Developer Kit, una versione potenziata del già noto Jetson Orin Nano. Questo kit di sviluppo, disponibile al prezzo di 249 dollari, promette prestazioni significativamente superiori (fino a 1,7
Nvidia rilascia nuovi kit datascience per educatori
L’utilizzo di kit per la datascience rende più semplice la vita dell’educatore. Nvidia continua nell’opera didattica rilasciando nuovi kit. Con l’aumento del volume, della velocità e della complessità dei dati, il campo della datascience è in piena espansione. C’è una domanda sempre crescente di talenti e competenze per aiutare a
Trattiamo le malattie cerebrali con Nvidia Jetson
Vediamo come gestire il trattamento delle malattie cerebrali con neuromodulazione interattiva cervello-macchina e la scheda NVIDIA Jetson. La neuromodulazione è una tecnica che migliora o ripristina le funzioni nelle malattie cerebrali intervenendo direttamente nell’attività neurale. È comunemente utilizzata per trattare condizioni come il morbo di Parkinson, l’epilessia e la depressione.
Sistema esperto Nvidia per analisi di immagini AI
I ricercatori dell’UCLA hanno sviluppato con Nvidia un nuovo modello di AI in grado di analizzare in modo approfondito le immagini mediche 3D. Il framework di deep learning, denominato SLIViT (SLice Integration by Vision Transformer), analizza le immagini provenienti da diverse modalità di imaging, tra cui scansioni retiniche, video ecografici,
Nvidia AI – Ripristino rappresentazioni corticali
Una neuroprotesi vocale bilingue guidata da rappresentazioni articolatorie corticali condivise tra le lingue, basata su progetto AI Nvidia. Gli scienziati hanno permesso ad un sopravvissuto di ictus, che non è in grado di parlare, di comunicare sia in spagnolo che in inglese addestrando un impianto di neuroprotesi a decodificare la
Nvidia CUDA-Q – Quantum accelerated supercomputing
NVIDIA CUDA-Q rappresenta un modello di programmazione “open source” per la creazione di applicazioni quantistiche classiche. Con il framework Nvidia CUDA-Q, carichi di lavoro utili del calcolo quantistico verranno eseguiti su architetture informatiche eterogenee come unità di elaborazione quantistica (QPU), GPU e CPU in tandem per risolvere problemi del mondo
Nuovi modelli per AI Generativa e Cellular Imaging
Nvidia insegna come superare le barriere nel settore sanitario presentando nuovi modelli di AI generativa e imaging cellulare. Guidando il futuro dell’imaging sanitario, i microservizi NVIDIA MONAI stanno creando modelli unici e all’avanguardia e modalità ampliate per soddisfare le esigenze del settore sanitario e biofarmaceutico. L’ultimo aggiornamento introduce una suite
È proprio vero che non serve più imparare il coding?
Presentiamo di seguito le riflessioni su coding e AI di Giancarlo Facoetti(1), apparse in un suo articolo su Linkedin. Il CEO di Nvidia recentemente ha dichiarato che, per le generazioni future, non è più necessario imparare il coding: “Everybody is now a programmer.”. Dichiarazioni ad effetto a parte, secondo me
JUPITER definire una nuova classe di supercomputer
JUPITER rappresenta l’ultima clamorosa novità NVIDIA nel settore dell’HPC (High Performance Computing) e AI ( Intelligenza Artificiale). NVIDIA ha annunciato oggi che JUPITER, una nuova classe di supercomputer per scoperte scientifiche basate sull’intelligenza artificiale, sarà alimentato dall’architettura di elaborazione accelerata NVIDIA Grace Hopper per fornire potenza di calcolo su scala
CUDA 12.1 – Ora supporta large parameters kernel
La release CUDA 12.1 di Nvidia aggiunge una caratteristica a lungo richiesta dagli sviluppatori: il passaggio di parametri più grandi di 4kB. I parametri delle funzioni del kernel CUDA vengono passati al dispositivo tramite la memoria costante e sono limitati a 4.096 byte. CUDA 12.1 aumenta questo limite di parametro