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cuda

量子力学利用 QUELO-G 和 CUDA 图形促进药物发现
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量子力学利用 QUELO-G 和 CUDA 图形促进药物发现

通过使用 QUELO-G 和 CUDA 图形，量子力学正在促进药物发现。

NVIDIA通过DOCA GPUNetIO提升RDMA性能
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NVIDIA通过DOCA GPUNetIO提升RDMA性能

NVIDIA推出了GPU加速的RDMA功能，使用DOCA GPUNetIO提高数据传输速度。

NVIDIA CUDA Toolkit 12.4 加强运行时 Fatbin 的创建
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NVIDIA CUDA Toolkit 12.4 加强运行时 Fatbin 的创建

NVIDIA CUDA Toolkit 12.4 引入了 nvFatbin 库，简化了运行时 fatbin 的创建并增强了 GPU 代码的兼容性。

NVIDIA 推出适用于 CUDA 应用程序的 CRIU 检查点工具
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NVIDIA 推出适用于 CUDA 应用程序的 CRIU 检查点工具

NVIDIA 的新工具 cuda-checkpoint 结合 CRIU，可实现 Linux 上 CUDA 应用程序的透明检查点和恢复功能。

NVIDIA发布CUDA-Q v0.8，加强量子编程
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NVIDIA发布CUDA-Q v0.8，加强量子编程

NVIDIA的CUDA-Q v0.8更新通过增强状态处理、Pauli字、自定义幺正操作等功能简化了量子编程。

NVIDIA发布新CUDA库，承诺在速度和效率方面实现重大提升
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NVIDIA发布新CUDA库，承诺在速度和效率方面实现重大提升

NVIDIA推出了新的CUDA库，以增强加速计算能力，在多种应用中提供显著的速度和能源效率提升。

NVIDIA 的 CUDA-Q 减少了量子聚类算法的资源需求
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NVIDIA 的 CUDA-Q 减少了量子聚类算法的资源需求

NVIDIA 的 CUDA-Q 平台能够显著减少量子聚类算法的资源需求，使其更适用于近期的量子计算应用。

提升 CUDA 效率：新晋开发者的关键技术
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提升 CUDA 效率：新晋开发者的关键技术

探索优化 NVIDIA CUDA 性能的基本技术，专为新开发者量身定制，由 NVIDIA 专家解读。

NVIDIA NeMo 实现 ASR 模型 10 倍速度提升
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NVIDIA NeMo 实现 ASR 模型 10 倍速度提升

NVIDIA NeMo 的最新增强版将 ASR 模型的速度提高了最多 10 倍，为语音识别任务优化了性能和成本效益。

NVIDIA通过CUDA-X加速增强Polars数据处理
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NVIDIA通过CUDA-X加速增强Polars数据处理

NVIDIA将CUDA-X与Polars集成，大幅提升数据处理速度。此次更新可将性能提高至13倍，增强数据科学家和工程师的效率。

Numbast 架起 CUDA C++ 和 Python 生态系统的桥梁
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Numbast 架起 CUDA C++ 和 Python 生态系统的桥梁

Numbast 通过引入自动化管道，将 CUDA C++ API 转换为 Numba 绑定，增强了 Python 开发者对 CUDA 性能的访问。

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