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DOCA 开发者盛会来袭，释放你的创造力和影响力！

人工智能

NVIDIA DOCA 应用代码分享活动：展示你的创新，赢取丰厚奖励！

热情的开发者们，注意了！ NVIDIA 诚邀你们参与 NVIDIA DOCA 应用代码分享活动，展示你们的才华，赢得丰厚奖励，并与业界大咖交流合作，共同推动行业发展！

NVIDIA DOCA 是一款功能强大的软件框架，专为现代数据中心环境量身打造。它提供了丰富的工具和组件，让开发者可以轻松构建和部署高性能计算应用程序。无论是人工智能、机器学习、数据分析，还是其他领域，NVIDIA DOCA 都能提供您所需的强大支持。

这次代码分享活动旨在鼓励开发者们在 NVIDIA DOCA 的基础上开发更多创新技术和应用场景。通过分享你的代码和经验，你可以与其他开发者交流合作，共同探索 DOCA 的无限可能。

活动详情：

  • 活动时间：2023 年 3 月 1 日至 2023 年 4 月 30 日
  • 活动主题：DOCA 无处不在
  • 活动形式：在线代码分享
  • 报名链接：www.nvidia.com/doca-code-sharing

活动内容：

  1. 开发者在 NVIDIA DOCA 软件框架的基础上开发出创新技术或应用场景
  2. 将代码和经验通过 GitHub 或其他开源平台分享出来
  3. NVIDIA 将评选出最具创意和影响力的代码项目，并为获奖者颁发丰厚奖励

活动奖励：

  • 一等奖：1000 美元亚马逊礼品卡
  • 二等奖：500 美元亚马逊礼品卡
  • 三等奖：250 美元亚马逊礼品卡
  • 优秀奖：100 美元亚马逊礼品卡

代码示例：

以下是使用 NVIDIA DOCA 框架开发的代码示例：

import nvidia.dali.ops as ops
import nvidia.dali.types as types

# 定义数据加载管道
pipe = ops.Pipeline()
pipe.add(ops.FileReader(name="reader", file_root="/path/to/data", file_list="/path/to/list.txt"))
pipe.add(ops.ImageDecoder(device="mixed", output_type=types.RGB))

# 定义数据预处理管道
pipe.add(ops.Resize(device="gpu", resize_x=224, resize_y=224))
pipe.add(ops.Normalize(device="gpu", mean=[123.675, 116.28, 103.53]))

# 定义训练网络
net = ops.Model()
net.add(ops.Conv(name="conv1", in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3))
net.add(ops.MaxPool(name="pool1", kernel_size=2))
net.add(ops.Flatten(name="flatten"))
net.add(ops.Linear(name="fc", in_channels=32 * 32, out_channels=10))

# 训练网络
pipe.set_outputs(net(pipe))
train_loader = pipe.run()
for batch in train_loader:
    # 训练模型
    pass

常见问题解答：

  • 谁可以参加这个活动？

    • 所有热衷于 NVIDIA DOCA 软件框架开发的开发者。

  • 我必须提交一个完整的产品才能参加吗？

    • 不，你可以提交任何类型的创新技术或应用场景，只要它是基于 NVIDIA DOCA 开发的。

  • 代码需要在 GitHub 上公开吗？

    • 是的，代码需要在 GitHub 或其他开源平台上公开。

  • 获奖者将根据什么标准评选？

    • 获奖者将根据创意、影响力、技术创新和代码质量等标准进行评选。

  • 我可以在哪里获得有关 NVIDIA DOCA 的更多信息？

结论：

如果你是一位热衷于 NVIDIA DOCA 软件框架开发的开发者，那么这个活动绝对不容错过！加入我们，展示你的才华，赢取丰厚奖励，与业界大咖交流合作，共同推动 NVIDIA DOCA 的发展，赋能未来！