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Universitäten bereiten Studierende auf eine Welt vor, die einem ständigen Wandel unterliegt. Neue Technologien wie künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft sind im Begriff, ein Kernbestandteil von Hochschul- und Forschungseinrichtungen sowie eine Schlüsselkomponente für wissenschaftliche Durchbrüche zu werden. Führende Universitäten nutzen NVIDIA-GPU-beschleunigte Supercomputer, Kurse und Programme, um Studierende, Dozenten und Wissenschaftler mit dem nötigen Werkzeug auszustatten, um die Welt zu verändern.
Eine Initiative von NVIDIA und der University of Florida lässt die Idee einer „KI-Universität“ Wirklichkeit werden. Aus Sicht der Innovation Technology and Innovation Foundation (ITIF) trägt dieses öffentlich-private Partnerschaftsmodell dazu bei, die KI-Forschung voranzubringen, die Arbeitskräfte der nächsten Generation auszubilden und den gleichberechtigten Zugang zu KI-Ressourcen sicherzustellen.
In diesem Branchenbericht werden die Schritte skizziert, die Universitäten unternehmen sollten, um Spitzenkräfte zu binden, bahnbrechende Forschung voranzutreiben, Finanzmittel zu gewinnen und die nächste Generation von Arbeitskräften auf die KI-gestützte Zukunft vorzubereiten.
Befähigung der nächsten Generation von Arbeitskräften
Das NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) bietet Studierenden, Wissenschaftlern und Dozenten direkten Zugang zu KI-Schulungsmaterial. Durch den praktischen Umgang mit der neuesten Technologie erfahren sie aus erster Hand, wie mit NVIDIA-Grafikprozessoren betriebene Supercomputer und Labore für massive Rechenleistungszuwächse sorgen und die nächste Generation von Arbeitskräften mit Exascale-Computing fördern.
Partnerschaft zur Förderung der akademischen Forschung und Finanzierung
Die Kapazität für Forschung und Mitarbeiter kann durch öffentlich-private Partnerschaften ausgebaut werden. Diese strategischen Partnerschaften schaffen die Voraussetzungen für schnellere KI-Rechenkapazitäten im großen Maßstab und fördern so die Innovation in akademischen Einrichtungen. Auch die Behörden spielen hierbei eine wichtige Rolle, indem sie die rechtlichen Voraussetzungen für nationale KI-Forschungszentren schaffen.
Fokus auf Chancengleichheit bei KI und Diversität bei der Entwicklung
In Zusammenarbeit mit Pädagogen und Führungskräften konzentriert sich NVIDIA auf die Schaffung einer fairen und inklusiven KI und setzt sich dafür ein, die Leistungsfähigkeit von GPUs für Schüler von State Colleges und Community Colleges, historisch afroamerikanischen Colleges und Hochschulen sowie hispanisch-orientierten Institutionen zur Verfügung zu stellen.
Setzen von Maßstäben für die KI-Infrastruktur
Vom Labortisch bis zum Rechenzentrum bieten NVDIA-GPU-Plattformen Forschern, Studierenden und Datenwissenschaftlern genau die Leistung und die Werkzeuge, die sie für einen schnellen Einstieg benötigen. Mithilfe von NVIDIA DGX™-Systemen verkürzen Unternehmen die wichtige Zeitspanne vom KI-Konzept bis zur KI-Reife.
Don't miss these upcoming higher education sessions at GTC.
AI is creating opportunities, making history, and turbocharging scientific breakthroughs. From record-setting DNA sequencing to the most advanced computing chips, systems, and software of the future, we're seeing true innovators develop solutions that change the world. If you're a student inspired by AI but don’t know where to begin, this is a great opportunity to learn from today’s leading experts. Join us for this GTC panel and learn about their accomplishments, challenges, and lessons learned.
The U.S. government recognizes its important role in broadening access to AI resources for workforce development with the passage of the $280B CHIPS & Science Act. The National Science Foundation is leading an effort to create a national network of AI research centers by facilitating partnerships between government agencies, academic institutions, and industry leaders. A model example of such a partnership is that of the University of Florida and NVIDIA, who in 2021 built the largest AI supercomputer in academia. This conversation with key individuals from industry, academia, and government will review how the partnership was constructed & implemented, national goals for equitable AI research & education, and how federal agencies can learn from this project to strengthen the American workforce as a whole.
Conventional microelectronics design tools employ modeling and simulation to study system performances and limitations. Over the last decade, the microelectronics design space has grown exponentially because of the enormous growth in computing architecture types and application software. Computer simulators are commonly used for microelectronics design exploration. However, complex chip simulations, utilizing these conventional simulators, take an enormous amount of time. AI-based methods for microelectronics design are gaining popularity due to reduced cost and time-to-market for chip design and fabrication. We'll discuss AI-based approaches for microelectronics design and fabrication.
Come learn from experts how advances in AI and accelerated computing can profoundly impact your industry—from HPC and manufacturing to healthcare, robotics, and beyond. Join us online March 20-23.
Erfahren Sie, wie akademische Einrichtungen KI einsetzen, um Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und die größten Herausforderungen der Gesellschaft zu lösen.
Das akademische Gesundheitszentrum der University of Florida, UF Health, hat sich mit NVIDIA zusammengetan, um ein neuronales Netz zu entwickeln, das synthetische klinische Daten generiert – eine leistungsstarke Ressource, die Wissenschaftler zum Trainieren anderer KI-Modelle im Gesundheitswesen nutzen können.
SynGatorTron ist ein Sprachmodell, das basierend auf den Daten aus einem Zeitraum von 10 Jahren trainiert wurde, die mehr als 2 Millionen Patienten repräsentieren. Das Modell ist in der Lage, synthetische Patientenprofile zu erstellen, die die gelernten Patientenakten nachbilden. Das Modell umfasst 5 Milliarden Parameter und ist der größte Sprachgenerator im Gesundheitswesen.
Das Supercomputing ermöglicht wissenschaftliche Entdeckungen, die das Potenzial haben, die Welt durch Forschung zum Nutzen von Wissenschaft, Industrie und Gesellschaft zu verändern. Der offene, Cloud-native Supercomputer der Cambridge University bietet eine konkurrenzlose Leistung, dank derer Wissenschaftler ihre Arbeit in nie da gewesener Weise vorantreiben können. Ermöglicht wird dieser sichere, mehrinstanzenfähige Supercomputer durch NVIDIA® BlueField® DPUs in Verbindung mit NVIDIA HDR InfiniBand.
Linköping University has been building Sweden’s fastest AI supercomputer, based on the NVIDIA DGX SuperPOD™ computing infrastructure. The new BerzeLiUs supercomputer will deliver 300 petaflops of AI performance to power state-of-the-art AI research and deep learning models and accelerate Swedish AI research across academia and industry.
Wir freuen uns darauf, dass die DGX H100-Systeme unsere Forschungskooperationen zur Bewältigung großer Herausforderungen in den Bereichen Klimawissenschaft, Nachhaltigkeit und Mikroelektronik unterstützen werden. Die Systeme bilden eine wichtige Grundlage für die KI-Infrastruktur, die wir im neuen Jen-Hsun and Lori Huang Collaborative Innovation Complex bereitstellen werden. Damit wird die Oregon State University in die Lage versetzt, Innovationen, Lösungen, unternehmerische Initiativen und Partnerschaften mit der Industrie sowie mit anderen Hochschuleinrichtungen zum Nutzen für Oregon, die USA und die Welt voranzutreiben..
— Edward Feser, Provost und Executive Vice President der Oregon State University
Wir haben eine einzigartige Philosophie der „KI im gesamten Lehrplan“ eingeführt, um sicherzustellen, dass alle Studierenden sämtlicher Fachrichtungen die Möglichkeit erhalten, KI-Skills im Kontext ihrer jeweiligen Disziplinen zu erwerben. Alle Fakultäten und Fachbereiche haben dies mit Begeisterung aufgenommen, und die Mehrzahl hat bereits damit begonnen, KI in ihre Lehrpläne zu integrieren. Neben der Tatsache, dass unseren Studierenden dadurch einen Vorsprung auf dem Arbeitsmarkt erhalten, sind wir davon überzeugt, dass es mit diesem skalierbaren Modell möglich ist, die landesweit dringend benötigte Ausbildung von Arbeitskräften mit KI-Kompetenz in großem Umfang zu gewährleisten.
— Joe Glover, Provost, University of Florida
Erfahren Sie mehr über KI- und HPC-gestützte (High-Performance Computing) Hardware-, Software- und Netzwerklösungen für akademische Einrichtungen.
Unabhängig davon, ob es darum geht, qualitativ hochwertige Kundenerlebnisse zu schaffen, bessere Patientenergebnisse zu ermöglichen oder die Lieferkette zu optimieren, benötigen Unternehmen eine Infrastruktur, die KI-gestützte Erkenntnisse bereitstellen kann. Erfahren Sie, wie NVIDIA DGX-Systeme die weltweit führenden Lösungen für die Entwicklung und Skalierung von KI in Unternehmen bieten.
NVDIA-Plattformen unterstützen Funktionen der nächsten Generation in den Bereichen KI, HPC und Grafik und verschieben die Grenzen des Möglichen. Dank der GPU-beschleunigten Lösungen von NVIDIA, die auf allen führenden Cloud-Plattformen verfügbar sind, können Entwickler von einem beliebigen Ort aus mühelos und nach Bedarf auf eine riesige Rechenleistung zurückgreifen.
NVIDIA AI Enterprise ist eine durchgängige, Cloud-native Suite aus KI- und Datenanalysesoftware, die für die Nutzung von KI in beliebigen Unternehmen optimiert ist. Die Software-Suite ist für die Bereitstellung an jedem Ort zertifiziert – vom Unternehmensrechenzentrum bis zur öffentlichen Cloud – und umfasst einen globalen Support für Unternehmen, damit KI-Projekte auf Kurs bleiben.
In diesem Kurs zum Selbststudium erfahren Sie anhand praktischer Übungen zum Thema Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache, wie Deep Learning funktioniert. Sie trainieren Deep-Learning-Modelle von Grund auf und lernen Tools und Tricks kennen, mit denen Sie hochpräzise Ergebnisse erzielen.
Dieser Kurs richtet sich an IT-Experten und Administratoren in Unternehmen und bietet eine Einführung in KI, GPU-Computing, die KI-Softwarearchitektur von NVIDIA sowie in die Implementierung und Skalierung von KI-Workloads im Rechenzentrum.
In diesem Kurs wird erläutert, wie Sie Numba – den auf Typen spezialisierten JIT-Compiler (Just in Time) mit Python-Funktionen – für die Beschleunigung von Python-Programmen auf massiv-parallelen NVIDIA-Grafikprozessoren nutzen können.
Sorgen Sie durch den praktischen Umgang mit der neuesten Technologie dafür, dass Studierende, Wissenschaftler und Dozenten eingebunden, geschult und gefördert werden. Supercomputer und Labore, die mit NVIDIA-Grafikprozessoren betrieben werden, sorgen für massive Rechenleistungszuwächse und sind durch Exascale-Computing die Triebfeder des Arbeitsmarkts der Zukunft.
Lernen Sie mit NVIDIA die Grundlagen der KI kennen. Sehen Sie sich unsere „Erste Schritte“-Ressourcen an, um die Grundlagen der angesagtesten Technologien von heute zu erkunden. Oder tauchen Sie mit dem NVIDIA-DLI-Training (Deep Learning Institute) tiefer ein und entdecken Sie in Ihrem eigenen Tempo neue Interessengebiete.
Das University Ambassador Program des NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) zertifiziert qualifizierte Dozenten, damit sie Universitätsfakultäten, Studierenden und Wissenschaftlern kostenlose Praxis-Workshops in den Bereichen GPU-beschleunigtes Computing, KI und Datenwissenschaft anbieten können.
Das NVIDIA Applied Research Accelerator-Programm fördert Innovation, indem es die Forschung mit technischen Anleitungen, Hardware und finanziellen Mitteln für Projekte unterstützt, die das Potenzial haben, durch den Einsatz in GPU-beschleunigten Anwendungen eine reale Wirkung zu erzielen.
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