辉达公司专利技术

辉达公司共有2181项专利

  • 本公开提供了用于生成教学文本的装置、系统和技术。在至少一个实施例中,分析教学视频以确定在该视频中展示的处理或任务的逻辑步骤,并且针对这些逻辑步骤生成教学文本。并且针对这些逻辑步骤生成教学文本。并且针对这些逻辑步骤生成教学文本。
  • 本发明公开了用以检测作弊、操纵或不公平优势的设备、系统和技术。在至少一个实施例中,使用一个或更多个神经网络针对游戏玩家的视频数据推断的重构概率来确定作弊。频数据推断的重构概率来确定作弊。频数据推断的重构概率来确定作弊。
  • 本公开提供使用具有神经网络的深度学习来对ATAC
  • 计算机系统使用依赖关系树来管理存储器到应用程序的分配。依赖关系树通知存储器管理器与应用程序的执行相关联的数据输入、数据输出和中间值。存储器管理器将单个堆结构分配在物理存储器内。与依赖关系树的每个节点相关联的数据被分配给堆结构,使得将数据...
  • 电子设备包括集成电路和热交换器。该热交换器包括热管以及第一多个冷却片和第二多个冷却片。该热管与集成电路热耦合,具有蒸发器部分和冷凝器部分,其中冷凝器部分远离蒸发器部分延伸。第一多个冷却片附接到冷凝器部分并靠近蒸发部分,当冷却流体以第一速...
  • 本申请涉及临时密实渲染的自适应像素采样顺序。一种为图块中的像素的光线跟踪动态地选择第一采样顺序和第二采样顺序中之一的方法,其中选择是基于图块的运动矢量来进行的。采样顺序可以是领结图案或沙漏图案。采样顺序可以是领结图案或沙漏图案。采样顺序...
  • 在各种示例中,训练深度神经网络(DNN)以便仅使用图像数据在部署中准确地预测对象和障碍之间的距离。可以使用来自任何数量的深度预测传感器的传感器数据产生和编码DNN的地面实况数据训练DNN,所述深度预测传感器例如不限于RADAR传感器,L...
  • 本发明公开了用于生成式神经网络的权重解调。基于样式的生成式网络架构使得能够对合成输出数据(诸如图像)进行特定于比例的控制。在训练期间,基于样式的生成式神经网络(生成器神经网络)包括映射网络和合成网络。在预测期间,映射网络可以被省略、复制...
  • 一种图形子系统包括印刷电路板(PCB)、一组一个或更多个风扇和散热器。一种图形处理单元(GPU)集成在PCB中。PCB被缩短以占据图形子系统宽度的一部分。散热器耦合至PCB和/或GPU,并配置为延伸超出PCB的边缘,从而相比于PCB占据...
  • 本发明公开了在硬件设备之间传输数据的技术,具体公开了在硬件设备之间路由数据传输的装置、系统和技术。在至少一个实施例中,至少部分地基于可用于传输数据的不同路径的一个或更多个特性,确定将数据从计算机系统的第一硬件组件传输到计算机系统的第二硬...
  • 本发明公开了利用全局照明数据结构的基于水塘的时空重要性重采样。计算场景的全局照明数据结构(例如,为了存储要渲染的场景中几何体的全局照明信息而创建的数据结构)。此外,利用该全局照明数据结构,使用基于水塘的时空重要性重采样(RESTIR)来...
  • 本发明公开了针对神经网络的迭代式小样本精细化的微训练。所公开的微训练技术通过使用相对短的系列微训练步骤以低学习率执行迭代精细化来提高训练的神经网络的准确性。神经网络训练框架接收训练后的神经网络以及第二训练数据集和超参数集。神经网络训练框...
  • 本发明公开了可配置的散热器,具体公开了用于冷却计算机处理器的装置、系统和技术。在至少一个实施例中,系统包括一个或更多个处理器和通过柔性热导管连接至一个或更多个处理器的散热器,并且散热器的位置是可调节的。并且散热器的位置是可调节的。并且散...
  • 本发明公开了协作并行存储器分配,具体公开了通过在并行处理单元(PPU)(例如图形处理单元(GPU))或能够支持多线程软件执行的任何其他处理单元上执行一个或更多个软件程序来并行地执行多线程存储器分配的装置、系统和技术。在至少一个实施例中,...
  • 本发明公开了使用神经网络来扩展图像的技术,具体公开了用于使用卷积神经网络从图像中的小输入纹理进行纹理合成的装置、系统和技术。在至少一个实施例中,根据本文描述的各种新颖技术,一个或更多个卷积层与一个或更多个转置卷积运算结合使用,以从小输入...
  • 公开了一种少样本、无监督的图像到图像转换(“FUNIT”)算法,该算法接受以前未见过的目标类别的图像作为输入。这些目标类别在推理时仅由目标类型的对象的少数图像指定,例如单个图像或一对图像。可以使用包含许多不同对象类别的图像的数据集来训练...
  • 本发明公开了一种用于合成数据生成的场景结构的无监督学习。规则集或场景语法可用于生成表示场景中对象的结构和视觉参数的场景图形。渲染器可以将该场景图形作为输入并具有在场景图形中识别的资产的内容库,可以生成具有期望的场景结构的场景合成图像,而...
  • 本发明公开了执行位线性变换的技术,具体公开了执行位矩阵乘法和累加运算的装置、系统和技术。在至少一个实施例中,响应于执行位矩阵乘法和累加运算来确定伽罗瓦(Galois)余数。阵乘法和累加运算来确定伽罗瓦(Galois)余数。阵乘法和累加运...
  • 本发明公开了可调节片间距的散热器。一种装置,包括:至少一个热管,该热管适于热耦合至集成电路,并具有蒸发器部分和第一冷凝器部分,其中第一冷凝器部分远离蒸发器部分延伸;附接到第一冷凝器部分的第一多个冷却片;第一可移动支撑件,其与第一冷凝器部...
  • 本发明公开了模型压缩中稀疏率的贝叶斯优化。方法的一个实施例包括:由贝叶斯优化器确定第一稀疏率,所述第一稀疏率与由于压缩机器学习模型而导致的精度损失的限制相关联。该方法还包括由贝叶斯优化器选择第二稀疏率,该第二稀疏率在由第一稀疏率限定的搜...