數據中心/云端

2025年 5月 21日

NVIDIA Dynamo 加速 llm-d 社區計劃，推動大規模分布式推理

在 Red Hat Summit 2025 上推出的 llm-d 社區標志著開源生態系統在加速生成式 AI 推理創新方面邁出了重要一步。
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2025年 5月 20日

NVIDIA 800V HVDC 架構賦能新一代 AI 工廠發展

AI 工作負載的指數級增長正在增加數據中心的功率需求。傳統的 54 V 機架內配電專為千瓦（KW）-scale 機架設計，
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2025年 5月 20日

NVIDIA Dynamo 新增 GPU 自動縮放、Kubernetes 自動化和網絡優化功能

在 NVIDIA GTC 2025 上，我們宣布推出 NVIDIA Dynamo ，這是一種高吞吐量、低延遲的開源推理服務框架，
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2025年 5月 19日

聚焦：Atgenomix SeqsLab 提升健康組學分析以支持精準醫療

在傳統的臨床醫學實踐中，治療決策通常基于一般準則、以往經驗和試錯方法。如今，隨著電子病歷 (EMRs) 和基因組數據的訪問，
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2025年 5月 18日

借助 NVIDIA ARC-Compact 在基站部署 AI-RAN

無線網絡是現代連接的支柱，通過全球數百萬個蜂窩基站為數十億 5G 用戶提供服務。AI-RAN 的機遇和優勢正在推動電信網絡和生態系統向 AI…
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2025年 5月 18日

NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC 通過 PCIe Gen6 連接推動 AI 平臺架構發展

從 大語言模型 (LLM) 到 代理式 AI 推理和 物理 AI ，隨著 AI 工作負載的復雜性和規模不斷增加，人們對更快、
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2025年 5月 18日

借助 NVIDIA NVLink Fusion 將半自定義計算集成到機架級架構中

數據中心正在重新構建，以高效交付 AI 工作負載。這是一項非常復雜的工作，NVIDIA 目前正在提供基于 NVIDIA 機架級架構的 AI…
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2025年 5月 18日

使用 OpenUSD 和 SimReady 資產構建 AI 工廠

適用于 AI 工廠 數字孿生的 NVIDIA Omniverse Blueprint 在 COMPUTEX 2025 上發布 ，
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2025年 5月 18日

宣布推出適用于基準測試 AI 云基礎設施的 NVIDIA 示例云

長期以來，在云端訓練 大語言模型 (LLMs) 和部署 AI 工作負載的開發者和企業一直面臨著一項根本性挑戰：
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2025年 5月 16日

借助 NVIDIA MGX 為 AI 工廠奠定模塊化基礎

生成式 AI、 大語言模型 (LLMs) 和高性能計算的指數級增長給數據中心基礎設施帶來了前所未有的需求。
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2025年 5月 15日

使用 NVIDIA CUDA-X 和 Coiled 簡化云端環境設置并加速數據科學運算

想象一下，分析紐約市數百萬次的拼車旅程 — — 跟蹤各自治市的模式、比較服務定價或確定有利可圖的取車地點。
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2025年 5月 14日

NVIDIA TensorRT 解鎖 NVIDIA Blackwell GeForce RTX 50 系列 GPU 的 FP4 圖像生成

NVIDIA Blackwell 平臺的推出開啟了生成式 AI 技術進步的新時代。其最前沿是新推出的 GeForce RTX 50 系列…
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2025年 5月 14日

使用先進的開放式后訓練數據集構建自定義推理模型

合成數據已成為大語言模型 (LLM) 后訓練程序的標準組成部分。使用從單個或一組經商業許可的開源 LLM 中合成生成的大量示例，
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2025年 5月 14日

借助 NVIDIA Nemo 框架，在遠程數據中心網絡中加速 LLM 訓練

多數據中心訓練對 AI 工廠至關重要，因為預訓練擴展會推動更大模型的創建，導致對計算性能的需求超過單個設施的能力。
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2025年 5月 13日

使用 NVIDIA Air 服務將模擬與現實世界連接

NVIDIA Air 通過創建真實數據中心基礎設施部署的相同副本來實現云規模效率。借助 NVIDIA Air，您可以啟動數百臺交換機和服務器，
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2025年 5月 9日

CUDA C++ 編譯器更新對 ELF 可見性和鏈接影響

在下一個 CUDA 主要版本 CUDA 13.0 中，NVIDIA 將對 NVIDIA CUDA 編譯器驅動程序 (NVCC)…
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