NVIDIA CUDA® 深度神经网络库 (cuDNN) 是一个 GPU 加速的深度神经网络基元库，能够以高度优化的方式实现标准例程（如前向和反向卷积、池化层、归一化和激活层）。

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• 使用 NVIDIA cuDNN 9 加速多个 Transformer

• 神经网络通过检查绘画的笔触来精确定位艺术家

NVIDIA Modulus 是一种神经网络框架，它以控制偏微分方程 (PDE) 形式将物理学的力量与数据相结合，以构建具有近乎实时的延迟的高保真参数替代模型。无论您是想着手解决 AI 驱动的物理问题，还是为复杂的非线性多物理系统设计数字孪生模型，NVIDIA Modulus 都可以为您的工作提供支持。

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• 图神经网络在增材制造中的应用
• 利用碳捕获和存储数字孪生实现净零战略

• 基于物理的机器学习平台 NVIDIA Modulus 现已开源

NVIDIA Aerial 是一套用于设计、模拟和操作无线网络的加速计算平台、软件和服务。Aerial 包含用于电信公司、云服务提供商 (CSP) 和构建商业 5G 网络的企业的强化 RAN 软件库。学术和行业研究人员可以访问云端或本地 Aerial 设置, 用于 6G 方面的高级无线、人工智能和机器学习 (ML) 研究。

▶ 相关开发者博客：

• 借助 NVIDIA Aerial CUDA 加速 RAN，增强 5G/6G 的 DU 性能和工作负载整合
• 借助 NVIDIA 6G 开发者计划加速无线通信的未来

NVIDIA cuLITHO 是一个库, 包含优化的工具和算法, 用于 GPU 加速计算光刻和半导体制造工艺, 比目前基于 CPU 的方法多个数量级。

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• SDK 加速行业 5.0 、数据管道、计算科学等在 GTC 2023 上亮相

NVIDIA® Parabricks® 是一个可扩展的基因组学分析软件套件，能够充分利用全栈加速计算在几分钟内处理数据。它与所有领先的测序仪器兼容，支持多种生物信息学工作流程，并集成了 AI，有助于实现超高的准确性，并允许用户随心定制。Parabricks 是一种经济高效且节省空间的解决方案，非常适合用于侧重推进疾病理解和管理的大型基因组学项目。

▶ 相关开发者博客：

• 借助 NVIDIA AI 基础模型 VISTA-2D 推进细胞分割和形态分析

• 借助 GPU 加速和生成式 AI 加速多组分析

• 借助 NVIDIA Parabricks v4.2 加速任何测序器的基因组分析

• 使用 RAPIDS-singlecell 进行 GPU 加速的单细胞 RNA 分析

• 使用 NVIDIA Parabricks ，通过深度学习加速整个外显子组分析，降低 70% 的成本

  
  

NVIDIA® cuOpt™ 能够借助加速计算更快地做出更好的决策，从而优化运营。cuOpt 能够帮助团队解决具有多重约束的复杂路线规划问题，并且能够提供动态重新规划路线、作业调度和机器人仿真等新功能，同时实现亚秒级求解器响应时间。

▶ 相关开发者博客：

• 突破性的 NVIDIA cuOpt 算法将路线优化解决方案的速度提高 100 倍

• 体验 NVIDIA cuOpt 加速优化，提高运营效率

• 使用 NVIDIA cuOpt 优化 ISAAC Sim 机器人路线规划

  
  

作为一个包含经过优化的库和工具的 SDK，NVIDIA cuQuantum 可用于加速量子计算工作流。借助 NVIDIA Tensor Core GPU，开发者可以使用 cuQuantum 将基于状态向量和张量网络方法的量子电路模拟加速一个数量级。