拓宽学习范围

高等教育机构处在面临重大全球挑战的最前沿,负责培养 AI、加速计算和数据科学领域的创新者。同时,各大机构需要满足人们对更灵活、更容易获取教育方案的需求。从本地应用到云端,NVIDIA 提供的工具可随时随地推动重要学科的探索发现。

扩展基础设施

借助集中式基础架构和卓越的计算能力,处理大型工作负载、提高效率并降低运营成本。

推动创新

使用经加速的探索、实验和部署工具,扫清发现道路上的障碍。研究人员可以借助由 GPU 加速的 AI 和高性能计算 (HPC),运用建模、模拟和实验数据解决艰难挑战。

强化学习

让学生掌握关键的 AI 和高性能计算技能,促进他们的职业发展。为教育机构提供培训和基础设施解决方案,以培养下一代科研人才。

为帮助研究人员抗击新型冠状病毒,NVIDIA 宣布将提供 NVIDIA Parabricks(GPU 加速的基因组分析软件)的 90 天免费许可证。

借助 NVIDIA 加速您的工作流程

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    教师

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    研究人员

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    学生

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    IT 研究人员

将 AI 和 HPC 扩展到数据中心

基于 GPU 的高性能计算 (HPC) 和 AI 的结合正在逐渐成为助推化学、生物学、物理学、工程学和计算机科学等领域实现科学突破的支柱。NVIDIA DGX POD™ 提供可处理这些大型计算工作负载的集成基础设施。

将 AI 和 HPC 扩展到数据中心

考虑到我们许多学生来自不同的背景,教学套件以一种非常结构化的方式来教授 GPU 编程。

– Daniel Wong,加州大学河滨分校电气与计算机工程助理教授

讲授尖端技术

使用 DLI NVIDIA 教学套件接受关于深度学习、加速计算和机器人技术的最新趋势的培训。通过进行开创性的研究,将这些专业知识付诸实践。

加速研究

加速研究

现在的科学研究需要能够处理大型计算工作负载的基础架构,这样才能从海量数据中获取快速精准的洞见。NVIDIA® DGX™ 系列深度学习系统可降低计算基础架构成本,加速 HPC 和 AI 应用程序性能。

获得最新技术的相关动手实践培训

获得最新技术的相关动手实践培训

获取 AI、数据科学和加速计算领域的动手实践培训,以解决现实世界中的问题。通过由云端的 GPU 提供支持的在线课程和讲师指导研讨会,学生可以学习设计和部署神经网络的最新技术,并使用 CUDA® 和 OpenACC 加速他们的应用程序。

达特茅斯学院 Hassanpour 实验室的一组研究人员在使用 TITAN RTX 训练一对神经网络来检测骨质疏松性椎体骨折时,性能提高了 80%。

–“TITAN RTX 可大幅缩短骨质疏松症的检测时间。”NVIDIA 开发者新闻报道

加速数据科学工作流程

数据科学是全球某些最重要的研究的核心。 目前的工作流程需要能够让学生和研究人员更快地迭代和获得结果的系统。 TITAN RTX 可支持更快的端到端数据科学工作流程,并提供 GPU 加速的数据准备和模型训练。

优化应用程序

构建 AI 模型可能既复杂又耗时。NGC 通过预先训练的 AI 模型、模型训练脚本和行业专用的软件堆栈,为深度学习、机器学习和 HPC 提供重要的软件中心。

通过集中应用程序和数据,NGC 可优化应用程序,并为学生提供最新的 AI 和 HPC 软件。

通过减少在软件安装方面花费的时间,我们无疑能够处理优先级更高的事项。我们可以帮助研究人员解决真正的问题,例如,改进工作流程或并行化代码。

数据科学入门

在限定时间内,购买 NVIDIA TITAN RTX 可获得 NVIDIA 深度学习研究院提供的免费动手实践培训。

创造下一个突破

我们致力于让每个人都能使用我们的技术,并着眼未来,为 AI 驱动的经济培养人才。在购买 NVIDIA 硬件时,学生、研究人员和教师可凭借经认可的有效电子邮件地址获享优惠。

随时随地处理日常工作

中小学和高等教育院校正在努力应对以下变革现象:在紧急情况或长期闭校的情况下继续教学。远程教学是在任意联网设备上,随时随地将教育惠及所有人的基本方法。了解 NVIDIA 远程解决方案的移动性和性能如何帮助实现这一目标。

阅读电子书: 高等教育与研究的远程工作解决方案

观看在线研讨会:克服远程学习的挑战

查看网页:借助 NVIDIA 解决方案远程办公

了解其他远程工作资源

资源

推动高等教育研究进展

加速研究

“听听主要研究人员和 NVIDIA 专家的意见,了解他们如何利用 NVIDIA 平台在高性能计算、AI、机器学习和数据科学方面取得进一步突破,如机器人、自动驾驶和医疗。”

开启您的数据科学旅程

GTC Digital 上的高等教育和研究

教授、学生和研究人员正在利用人工智能开发加速发现的新方法。有关核物理和放射学等主题,请关注 GTC Digital 大会的前五场演讲。

AI 量子突破

AI 量子突破

佛罗里达大学和北卡罗来纳大学开发出 ANAKIN-ME 神经网络引擎,以极低的成本实现计算速度快、精度高的量子力学模拟。

加速聚变能的发展

加速聚变能的发展

为了预测和引导托卡马克聚变反应,以避免中断并继续安全地发电,普林斯顿大学的研究人员开发了先进的机器学习融合循环神经网络 (FRNN) 预测代码。

GTC 大会上的高等教育和研究

开启您的数据科学旅程

从一系列专家指导的视频教程到 GitHub 相关操作指南,您尽可浏览大量关于数据科学的资源。

深入探究开发者领地

探索关于众多 NVIDIA 高等教育和研究项目的更多内容,例如我们的研究生奖学金和独家教育折扣。

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