高等教育机构处在重大全球挑战的前沿，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，更易获取的教育方案的需求。从本地到云，NVIDIA 提供的工具可随时随地推动重要学科的探索发现。
借助集中式基础设施和优秀的计算能力，处理大型工作负载、提高效率并降低运营成本。
使用加速探索、实验和部署的工具，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、模拟和实验数据来解决艰难挑战。
让学生掌握关键的 AI 和高性能计算技能，促进其职业发展。为教育机构提供培训和基础设施解决方案，促进新一代的研究。
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NVIDIA 正与高等教育中的领先机构合作，通过高级课程、研究和一流的 AI 基础设施，加速 AI 领导力，为学生、教师和研究人员提供改变世界所需的工具。
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
使用 NVIDIA DLI 教学套件接受关于深度学习、加速计算和机器人技术的新趋势的培训。通过进行突破性研究，将这些专业知识付诸实践。
当下的研究需要能够处理大型计算工作负载的基础设施，这样才能从海量数据中获取快速精准的见解。NVIDIA® DGX™ 系列深度学习系统可降低计算基础设施成本，加速 HPC 和 AI 应用程序性能。
该 NVIDIA 应用研究加速器计划为推动创新提供技术指导、硬件支持和资金支持，支持通过部署到 GPU 加速应用程序中可能会产生重大影响的项目。
NVIDIA 硬件资助计划通过与世界各地的学术机构合作，使研究人员和教育工作者能够拥有行业领先的硬件和软件，从而推动人工智能和数据科学的发展。
获取 AI、数据科学和加速计算领域的实操培训，解决现实世界中的问题。通过由云 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新技术，并使用 CUDA® 和 OpenACC 加速其应用程序。
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
数据科学是全球某些重要研究的核心。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。
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、机器学习和高性能计算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，并为学生提供新的 AI 和 HPC 软件。
通过减少在软件安装上花费的时间，我们能够处理更为重要的事情。我们能够帮助研究人员解决实际问题，例如帮助其改进工作流程或并行处理代码。
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经认可的有效电子邮件地址获享优惠。
探索如何在您的领域中使用 NVIDIA 技术。
听听顶尖的研究人员和 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领域取得进一步突破，如机器人、自动驾驶汽车和医疗健康。
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 大会的高端演讲。
探索技术资源中心，其中包括网络会议、博客以及面向教育工作者和研究人员的近期开发者新闻。
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。
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