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有奖征文第九弹 | 关于NVIDIA,他们想说的是什么?

更新时间:2024-01-23 18:33:41作者:xhjaty
NVIDIA 百万中国开发者故事有奖征文第九弹——今天,我们与七位开发者进行了一场“圆桌会谈”。他们有着不同的职业背景和领域专长,而让他们“相聚”的共同契机无疑是 NVIDIA。谈及 NVIDIA,他们都有许多话要说。

当他们与 NVIDIA 相遇……

#1

微博用户“落日繁星akk”


参加了一次关于深度学习的培训课程后,我开始使用 NVIDIA 产品。在那次课程中,我了解到 NVIDIA 的 GPU 是如何加速各种机器学习和人工智能应用的,以及 NVIDIA 的软件工具是如何帮助开发者快速构建和部署这些应用的。我对这些技术非常感兴趣,于是决定尝试一下 NVIDIA 的产品,看看它们能为我的项目带来什么样的优势。我很快就发现,通过使用产品,我可以更高效地进行数据处理、模型训练和推理,同时也可以更容易地实现跨平台的兼容性和可扩展性。我非常满意 NVIDIA 的产品和技术,它们让我的开发过程变得更加顺畅、更高质量。


#2

知乎用户“code666”


我是 NVIDIA CUDA 的老用户了。十年前,我有幸在北京大学网络研究所体系结构实验室进行研究生学习,在那个时候就接触了 CUDA 编程语言。十年前北大计算机系有一个 FutureGrid 国家网格,上面刚部署了 Fermi 架构的 C2050 计算卡,用于北极冰盖气候的研究。在当时,需要一边写代码一边编译调试程序的我,急需一个独立的 CUDA 编译运行环境,于是通过两台 Dell OptiPlex 主机和 GeForce 显卡搭建了一个 CUDA 4.0 编程环境。就此,我开始了 MPI+Pthread+CUDA 的多机多 GPU 算卡的数据处理之旅。


十年前,CUDA 编程技术因为其高计算频率和高吞吐率,很受高性能计算领域开发者欢迎。十年后的今天,CUDA 又碰到了生成式人工智能这个好赛道。随着 PyTorch,TensorFlow、cuDNN 等计算框架和计算库的使用,原来需要手动写的 CUDA 代码被大量优化过的 CUDA 前端 SDK 所取代,CUDA 的使用体验越来越好,安装更方便、更安全、更生态。


当他们与 NVIDIA 共同迈入开发之旅……


#3

哔哩哔哩用户“-南宫幻雅-”


我想和大家分享一下我最近的一个项目,就是使用 NVIDIA GPU 和 JSON 进行 Minecraft addon 开发,并实现了支持光线追踪的地铁列车模组。这个项目是我在读计算机专业的大二学年期间完成的。


为了让模组更加逼真和美观,我使用了 NVIDIA RTX 2080Ti GPU 这款高性能的显卡,来实现光线追踪的效果。光线追踪是一种计算机图形学技术,可以模拟光线在场景中的传播和反射,从而产生逼真的阴影、反射、折射等效果。


NVIDIA RTX 2080Ti GPU 专为光线追踪而设计,它拥有强大的计算能力和内存。可以在高分辨率和高帧率下运行光线追踪游戏,让我可以轻松地在 Minecraft 中实现光线追踪,从而让玩家体验到一个真实而又有趣的地铁列车系统:玩家不仅可以自由地驾驶或乘坐地铁列车,还可以欣赏到不同的城市风光。


#4


微博用户“全连接 Star”


我是一名在计算机图形学领域的开发者,使用 NVIDIA RTX 3090 GPU 开发了一个基于光线追踪的实时渲染着色器。这个着色器可以在高分辨率和高帧率的条件下,实现逼真的光照、阴影、反射和折射效果。通过 RTX 3090 的强大计算能力和专用的光线追踪核心,我优化了渲染流程和算法,提高了性能和质量。我还结合了深度学习技术,对渲染结果进行了降噪和后处理,让画面更加平滑和自然。同时,我在不同的场景和材质下测试了着色器,效果也十分令人满意。我打算将着色器应用到虚拟现实、游戏、动画等领域,为用户提供更加沉浸和真实的体验。


#5

微博用户“pmc999”


开始使用 NVIDIA GPU 是在 2018 年,当时我参与了一个人脸识别的项目,需要在大量的图片上进行人脸检测和特征提取。最早使用 CPU 来运行模型,但是效率非常低,每张图片需要几秒钟才能处理完毕。我们意识到,如果想要提高性能和准确度,就必须使用 GPU 来加速计算。


我们选择了 NVIDIA GPU,因为其具有强大的并行计算能力,以及丰富的机器学习和深度学习的库和工具,如 CUDA、cuDNN、TensorRT、TensorFlow、PyTorch 等。我们购买了一台配备了 NVIDIA GeForce RTX 2080Ti 的台式机和一个 NVIDIA Jetson Nano 开发者套件,用于在边缘设备上进行推理。

在使用 NVIDIA GPU 后,我们的训练速度提高了 10 倍以上,而推理速度提高了 100 倍以上。这让我们能够在更短的时间内完成更多的实验和迭代,以及在更多的场景下部署应用。


他们想对 NVIDIA 说……


#6


微博用户“切单最不零”

作为一名专注于人工智能和机器学习的软件工程师,我经常需要处理大量的数据和复杂的算法。为了提高开发效率和代码质量,我选择使用 NVIDIA 的开发工具,包括 CUDA、TensorRT、NVIDIA Nsight 和 NVIDIA Jetson 等。这些工具为我提供了强大的功能和优化,我能够充分利用 NVIDIA 的 GPU 和 AI 平台,实现高性能和低功耗的应用。如果你也是一名 AI 或机器学习开发者,我强烈推荐你尝试一下这些工具,相信你会有惊喜的收获。


#7

哔哩哔哩用户“敄湘”


我认为 NVIDIA GPU 是一种值得信赖和推荐的图形处理器,它可以满足不同用户的需求和期望——例如游戏、科学计算、机器学习、图像处理等。


NVIDIA GPU 的优点有很多,例如:


强大的并行计算能力,可以同时处理大量的数据和任务。支持多种编程语言和框架,如 CUDA、TensorFlow、PyTorch 等,方便开发者使用。拥有先进的架构和技术,有 RTX、DLSS,提高了图形质量和性能。与 NVIDIA 的软件和驱动程序兼容良好,可以实现自动更新和优化。


感谢七位开发者带来的精彩分享!


这不仅是开发者们对 NVIDIA 技术的肯定,更是一个个创新力量的交汇。通过携手 NVIDIA,开发者们在不同行业和领域中播下创新的种子,并灌溉出梦想的花朵。NVIDIA 将继续帮助开发者们创造更多机遇,激发更多创新火花,成就充满活力和无限可能性的未来!


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