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Maxwell 与 DirectX 12 现已问世

NVIDIA 本周发布了我们的第十代 GPU 架构 Maxwell。 Maxwell 可提供无与伦比的性能、高达上一代架构两倍的节能性以及诸多重要的全新图形功能,其中包括最新的 DirectX 12 (DX12) 进步。 我们今年早些时候在游戏开发者大会 (GDC) 上发布的一篇博客文章 对 DX12 进行了详细介绍。如该文章中所述,DX12 是最新版本的行业标准图形应用编程接口 (API),为世界各地的游戏开发者所运用。 这一 API 现已可供那些希望尝鲜的开发者使用,而 Maxwell 已准备好成为一款杰出的开发平台。 一次非同凡响的合作验证了 DX12 的价值。 上周在发布活动之前的 Maxwell 媒体说明会上,微软的首席 DirectX 开发主管 Max McMullen 介绍了四家企业合作打造的一段技术演示,这段演示基于 E3 展会上所发布的游戏「神鬼寓言:传奇 (Fable Legends)」。 (点此了解更多微软发布的信息)。 图 … Continue reading

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两位 NVIDIA 粉丝如何帮助我们开创 4K 游戏吉尼斯世界纪录 [已更新,含视频]

新一代超高清显示器现已准备就绪,我们的粉丝也准备好了。 凭借史上最先进的 GPU,即 Maxwell,我们已不仅仅是准备就绪。 现在是时候玩点大的了,比任何人玩过的都大。 这就是我们之所以招募两名 NVIDIA 铁杆粉丝帮我们开创吉尼斯世界纪录的原因所在,两位粉丝在最大的 4K 显示器上展开视频游戏比赛,把「无主之地:前传 (Borderlands: The Pre-Sequel)」的实况游戏画面搬上了丘吉尔唐斯赛马场上高达 91 英尺的 4K 屏幕。丘吉尔唐斯赛马场是肯塔基赛马运动之家的传奇赛道。 帮助我们尝试开创纪录的两位粉丝分别是来自旧金山湾区的 Justin Munoz 以及来自阿肯色州的 Tom Lounsbury。 我们让这两位粉丝飞往肯塔基州的路易斯维尔,在最大的全高清大屏幕上一决高下。 这场比赛的奖品非常丰厚。 每一位玩家都将获得我们全新的 Maxwell 架构 GeForce GTX 980。 赢家还将获得一台崭新的 4K 游戏系统。 我们期待一场精彩的比赛。 结果也如愿以偿。 「大」挑战 并非只有 Justin 和 Tom … Continue reading


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Maxwell 的 VR Direct 技术如何令虚拟现实游戏体验更接近现实

我们在电影里看见过,也在书中读到过。 在「神经漫游者 (Neuromancer)」出版三十年之后,虚拟技术现在正步入主流。 而我们最新的 GPU 已经为此准备就绪,这些 GPU 基于我们全新的 Maxwell 架构而打造。 我们全新的 GeForce GTX 980 和 GeForce GTX 970 GPU 均采用 Maxwell 架构,它们是史上最先进的 GPU。 我们设计了 Maxwell 来解决视觉计算领域中一些最复杂的光照和图形难题。 虚拟现实是最大的难题之一。 由于屏幕位置距离用户的脸有数英寸远,因此响应速度弥足珍贵。 过多的延迟会导致晕动症状。 这就是我们之所以针对虚拟现实而优化 Maxwell 架构 GPU 的原因所在。 不容许有错误:如果虚拟现实搞得不合适,游戏玩家就会不舒服。 一般而言,从你摆动自己的头部到你看到响应,在虚拟现实场景中渲染一个场景需要花费 50 毫秒或更长的时间。 Maxwell 将这一延迟缩减了一半。 准备好畅享震撼体验:Oculus 正帮着推动虚拟现实步入主流。 以下为 Maxwell … Continue reading

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我们的 Maxwell GPU 如何揭开阿波罗 11 号阴谋论的真相 [已更新,含视频]

不,阿波罗 11 号登月并非骗局。 我们可以证明这一点。 我们的游戏演示团队做到了。 利用我们全新GPU 架构的 Maxwell 来以数字的方式重建一幅登月的标志性照片,即尼尔·阿姆斯特朗拍摄的巴兹·奥尔德林爬下登月舱舷梯的照片。 尼尔·阿姆斯特朗拍摄的巴兹·奥尔德林爬下舷梯、下到月球表面的照片。 上图为阿姆斯特朗的原始照片。 这幅照片拍摄于 45 年前,照片显示,奥尔德林被照亮,而其后面是深色的登月舱影像。 这是一幅拍得很好的照片。 阴谋论者称,拍得过于好。 他们的论点是:因为太阳在登月舱的后面,而奥尔德林处在登月舱的阴影中,奥尔德林一定是被太阳以外的其它光源照亮的。 一定是被某些辅助光源照亮的。 也许是在一个外景工作室拍摄的。 也许就是洛杉矶的某个地方。 我们的团队很快就指出了这些批判者的错误。 他们的秘密武器是:我们今天推出的全新图形架构 Maxwell。 我们设计了 Maxwell 来解决视觉计算领域中一些最复杂的光照和图形难题。 我们全新的 GeForce GTX 980 和 GeForce GTX 970 GPU 均采用 Maxwell 架构,它们是史上最先进的 GPU。 多亏了 Maxwell,我们的演示团队才得以在 Unreal Engine 4 … Continue reading

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SHIELD 平板电脑配备 32GB 存储空间且支持 4G LTE,现已开始接受预订

更大的存储空间。 更多的联网选择。 更多的乐趣。 支持 4G LTE 的全新 32GB SHIELD 平板电脑给用户带来更多的游戏方式。 只需比基础版本的 SHIELD 平板电脑多花 100 美元即可拥有它。 或者选择符合要求的 LTE 数据计划,那么折合的购机价格与基础版本相同。 7 月份,我们推出了 SHIELD 平板电脑,它是针对游戏玩家的顶级平板电脑,配备 16GB 存储空间和 Wi-Fi 联网功能。 结果引起了游戏玩家、消费者以及媒体的强烈反响。 现在,我们提供了两倍的存储空间,这样用户将能够畅玩更多的游戏,欣赏更多的电影、音乐和照片,运行更多钟爱的应用。 通过运用 192 核 Tegra K1 这款全球最先进的移动处理器,SHIELD 平板电脑可提供前所未有的图形效果与性能,是一款全能的卓越产品。 SHIELD 平板电脑能够给用户带来顶级游戏体验。 它支持「半条命 2 (Half-Life 2)」和「传送门 … Continue reading

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NVIDIA 入选道琼斯可持续发展指数榜单

创新、 慈善、 道德准则、供应商责任感。 道琼斯可持续发展指数有 20 个判断标准,这些只是其中的几个。 本周,NVIDIA 成功入选道琼斯北美地区最具可持续性的企业榜单。 在这一享有盛名的榜单中,我们跻身于该地区 600 家大企业中的前五名。 入选这一指数的一个最大挑战是,该指数衡量各种各样的积极性,目的在于评估企业在可持续性这方面的表现。 你会发现,NVIDIA 表达的承诺无处不在。 这种承诺意味着打造功耗更低但性能更强的产品 (从超级计算机到个人电脑的所有产品)。 它意味着与我们的供应商携手打造对社会负责、对环境负责的供应链。 还意味着支持我们的客户(从医疗供应商到汽车制造商),使其通过自己的努力让一切变得不同。 大家可以查看我们最新的全球公民报告,了解更多信息。 然而最令我们感到自豪的是:许许多多的 NVIDIA 人都关注同一个焦点,那就是令世界变得更加美好。 通过由我们员工领导的 NVIDIA 基金会,我们 40 多个办事机构中的几乎每一名员工都参与了慈善计划。 这很有意义。 如果你要尝试把世界变得更加美好,那么与大约 9,000 名 NVIDIA 人并肩工作一定会对你有所帮助。

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为下一届 GPU 技术大会征集演讲人和研究海报

一年一度的 GPU 技术大会 (GTC) 是全球规模最大、最重要的 GPU 开发者盛会。现在距离第六届 GPU 技术大会还有七个月的时间,我们正在征集大会演讲以及研究海报。 去年的 GPU 技术大会吸引了近 50 个国家的 3,500 多名与会者,包含了 500 多场分会议和 150 多幅海报,得到了近 200 家媒体的报道。 明年的盛会将于 2015 年 3 月 17-20 日在硅谷举行,预计将吸引更多的与会者。 如需提交演讲,敬请填写本表格。 如需提交海报,敬请填写本表格。 两者的截止日期均为 2014 年 10 月 6 日。 点此了解有关 GPU 技术大会的更多信息。 我们正在征集视觉与加速计算领域中重要及具有开创性的作品。 所提交的内容可以涵盖计算研究的各个领域以及汽车、计算机视觉、机器学习与人工智能、产品设计与造型以及实时图形处理等领域。点此查看完整的 GPU 技术大会主题列表。 … Continue reading

GeForce 340.52 WHQL 驱动程序
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NVIDIA GPU 为赢得图像识别世界杯深度学习奖项贡献力量

深度学习领域内所有最聪明的头脑下周将齐聚苏黎世,参加欧洲计算机视觉会议。 他们将会共同讨论近期 ImageNet 大型视觉识别挑战赛的结果。 该挑战赛被称为计算机视觉和机器学习领域的世界杯,吸引着学术界和产业界的团队参与比赛,以解决难度极高的深度学习型识别任务。 获奖者在这一领域声誉卓著。最新讯息是: 90% 的 ImageNet 团队都使用 GPU完成他们的研究。现在是时候请那些团队谈谈他们是如何使用他们不是秘密的武器了。 来自 Adobe、新加坡国立大学和牛津大学的团队将分享 GPU 加速器如何帮助他们改进深度学习算法的目标识别准确度,从而在比赛中独辟蹊径。 而这仅仅是 GPU 在深度学习领域风靡的其中一个例子。 采用 GPU,实现深度学习的突破 在世界各地,深度学习研究人员和企业都涌向 GPU 加速。他们专注于从人脸和语音识别、增强型网络搜索功能到图像自动标记和个性化产品购买建议的各种任务。 这一领域的开拓者包括 Adobe、百度、微软、Nuance、纽约大学、牛津大学、斯坦福大学、加州大学伯克利分校和 Yandex。他们并不是孤军奋战。究其原因: GPU 加速器非常适合训练深度学习工作负载。 NVIDIA GPU 帮助科学家训练计算机识别广泛的对象。 深度学习是机器学习领域内增长最快的细分市场之一。它涉及到训练计算机通过大量的数据筛选来实现自我训练。例如,通过分析大量的狗、雪貂、豺、浣熊等动物的图像,学习识别狗这种动物。 但是,深度学习算法还取决于处理巨量数据的庞大计算能力。这可能需要成千上万基于 CPU 的服务器,但这样成本太高,不切实际。 而对 GPU 来说情况并非如此。高性能的并行处理器能够快速有效地轻松解决各种各样的视觉计算问题。 通过 GPU,深度学习训练过程需要的服务器更少,运行速度更快。这可以帮助用户快速开发和优化新的训练模式,并最终建立新的、高度精确的深度学习应用。 … Continue reading