ERWEITERN DER GRENZEN DES LERNENS

Hochschulen stehen beim Schulen von Innovatoren in den Bereichen KI, Robotik, beschleunigtes Computing und Datenwissenschaft vor großen und umfassenden Herausforderungen. Gleichzeitig müssen die Institutionen aber auch die Anforderungen an flexiblere und zugänglichere Bildungsmöglichkeiten erfüllen. Von lokalen Systemen bis zur Cloud: NVIDIA stellt die Tools bereit, mit denen Sie jederzeit und von jedem Standort aus Neues in kritischen Disziplinen entdecken können.

Skalieren der Infrastruktur

Bewältigen Sie große Workloads, steigern Sie die Effizienz und senken Sie die Betriebskosten mit einer zentralisierten Infrastruktur und Rechenleistung.

Vorantreiben von Innovationen

Mit Tools, die Entdeckungen, Experimente und Bereitstellungen beschleunigen, ist der Weg zu neuen Erkenntnissen frei. Mit grafikprozessorbeschleunigter KI und High-Performance-Computing (HPC) können Forscher Modellierung, Simulation und experimentelle Daten nutzen, um die größten Herausforderungen zu meistern.

Verbessern des Lernens

Vermitteln Sie Ihren Studenten wichtige KI- und HPC-Kenntnisse, die deren Karriereentwicklung weiter vorantreiben. Unterstützen Sie Bildungseinrichtungen mit Trainings- und Infrastrukturlösungen, um die nächste Generation der Forschung zu fördern.

FORTSCHRITTE IN BILDUNG UND FORSCHUNG MIT NVIDIA

Aufbau einer KI-fähigen Universität

NVIDIA arbeitet mit führenden Hochschulen zusammen, um die Führung im Bereich KI durch fortschrittliche Lehrpläne, Forschung und erstklassige KI-Infrastruktur auszubauen und Studierenden, Dozenten und Forschern die Tools zur Verfügung zu stellen, die sie benötigen, um die Welt zu verändern.

Das Teaching Kit bietet eine sehr gut strukturierte Möglichkeit, die Programmierung von Grafikprozessoren zu unterrichten, vor allem angesichts der Tatsache, dass viele unserer Studenten sehr unterschiedlichen Hintergründen haben.

– Daniel Wong, Assistenzprofessor für Elektrotechnik und Computertechnik, University of California, Riverside

Lehren Sie modernste Methoden

Erhalten Sie Schulungen zu den neuesten Trends in den Bereichen Deep Learning, beschleunigtes Computing und Robotik mit DLI-NVIDIA-Teaching Kits. Setzen Sie dieses Know-how in die Praxis um, indem Sie bahnbrechende Forschungsergebnisse erzielen.

Forschung fördern

Für die heutige Forschung ist eine Infrastruktur erforderlich, die große Rechenlasten bewältigen kann, um schnelle und genaue Einblicke aus riesigen Datenmengen zu erlangen. Die NVIDIA® DGX™-Familie der Deep-Learning-Systeme senkt die Kosten für die Computing-Infrastruktur und beschleunigt die Leistung von HPC- und KI-Anwendungen.

Praxisschulungen mit neuester Technologie

Erhalten Sie Praxisschulungen zu KI, Datenwissenschaft und beschleunigtem Computing, um reale Probleme zu lösen. In Onlinekursen und Workshops mit Schulungsleitern, die von Grafikprozessoren in der Cloud unterstützt werden, können Studenten die neuesten Methoden zum Entwickeln und Bereitstellen neuronaler Netze und zur Beschleunigung ihrer Anwendungen mit CUDA® und OpenACC kennenlernen.
Ein Forscherteam am Hassanpour-Labor des Dartmouth College erzielte eine Leistungssteigerung von 80 %, als ein Paar neuronaler Netze auf dem Titan RTX zur Erkennung osteoporotischer Wirbelfrakturen trainiert wurde.

​​​​​​​ – „Titan RTX verkürzt die Zeit zur Erkennung von Osteoporose“, Neuigkeiten von NVIDIA-Entwicklern

Beschleunigen Ihrer Arbeitsabläufe für die Datenwissenschaft

Die Datenwissenschaft ist für einige der wichtigsten Forschungsprojekte der Welt von zentraler Bedeutung. Die Arbeitsabläufe von heute erfordern Systeme, die es Studenten und Forschern ermöglichen, schneller zu iterieren und Ergebnisse schneller zu erzielen. Titan RTX ermöglicht schnellere End-to-End-Arbeitsabläufe für die Datenwissenschaft mit durch Grafikprozessoren beschleunigter Datenvorbereitung und Modelltraining.

Optimise Applications

Das Erstellen von KI-Modellen kann komplex und zeitaufwendig sein. NGC stellt ein Hub mit wichtiger Software für Deep Learning, maschinelles Lernen und HPC mit vorab trainierten KI-Modellen, Modelltrainingskripts und branchenspezifischen Software-Stacks bereit.

Durch die Zentralisierung von Anwendungen und Daten optimiert NGC die Anwendungen und stellt den Teilnehmern die neueste KI- und HPC-Software bereit.
"Indem wir weniger Zeit für die Installation von Software benötigen, sind wir in der Lage, uns um Dinge zu kümmern, die höhere Priorität haben. Wir sind in der Lage, Forschern mit echten Problemen wie der Verbesserung von Arbeitsabläufen oder der Parallelisierung von Code zu helfen."

Den nächsten Durchbruch schaffen

Wir setzen uns dafür ein, unsere Technologie allen zur Verfügung zu stellen und zukünftige Arbeitnehmer auf eine KI-gestützte Wirtschaft vorzubereiten. Mit einer gültigen E-Mail-Adresse einer anerkannten Hochschule sind Studenten, Forscher und Dozenten zu Rabatten auf die NVIDIA-Hardware berechtigt.

ARBEITEN SIE AN DER AUFGABE IHRES LEBENS – AN JEDEM ORT.

Schulen, Hochschulen und Universitäten beschäftigen sich mit einem transformativen Phänomen: kontinuierliche Lehrveranstaltungen in Zeiten von Notfällen oder längeren Schließungen.

Weitere Ressourcen

Von Experten geleitete Webinare

Erfahre von führenden Forschern und NVIDIA-Experten, wie sie die NVIDIA-Plattformen nutzen, um bahnbrechende Fortschritte bei HPC, KI, maschinellem Lernen und Datenwissenschaft in Bereichen wie Robotik, autonome Fahrzeuge und Gesundheitswesen zu erzielen.

Hochschule und Forschung bei der GTC Digital

Professoren, Studenten und Forscher nutzen künstliche Intelligenz, um auf neue Weise schneller zu Erkenntnissen zu gelangen. Von Themen wie nukleare Physik bis hin zu Radiologie – sieh dir die besten Vorträge der GTC Digital an.

Tauche ein in die Entwicklerzone

Entdecke ein Hub technischer Ressourcen, einschließlich Webinaren, Blogs und der aktuellen Entwicklerneuigkeiten für Pädagogen und Forscher.

Bringe deine Entwicklung in Sachen Datenwissenschaft voran

Von einer Reihe von Experten-Videotutorials bis hin zu Anleitungen auf GitHub: Hier findest du zahlreiche Ressourcen zum Thema Datenwissenschaft.