AI 平臺/部署

2025年 7月 22日

了解 NCCL 調優以加速 GPU 之間的通信

NVIDIA 集合通信庫 (NCCL) 對于 AI 工作負載中的快速 GPU 到 GPU 通信至關重要，可使用各種優化和調優來提升性能。但是，
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2025年 7月 16日

CUTLASS：基于張量和空間微核處理多維數據的原理抽象

在生成式 AI 時代，充分發揮 GPU 的潛力對于訓練更好的模型和大規模服務用戶至關重要。通常，
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2025年 7月 15日

NVIDIA Dynamo 新增對 AWS 服務的支持，可大規模提供經濟高效的推理

Amazon Web Services (AWS) 開發者和解決方案架構師現在可以在基于 NVIDIA GPU 的 Amazon EC2…
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2025年 7月 15日

借助 AWS 上的 NVIDIA Run:ai 加速 AI 模型編排

在開發和部署高級 AI 模型時，訪問可擴展的高效 GPU 基礎設施至關重要。但是，在云原生、容器化環境中管理此基礎設施可能既復雜又昂貴。
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2025年 7月 14日

NCCL 深度解析：跨數據中心通信與網絡拓撲感知

隨著 AI 訓練規模的擴大，單個數據中心 (DC) 不足以提供所需的計算能力。
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2025年 7月 11日

使用 NVIDIA Earth-2 預測兩周以上的天氣

能夠預測極端天氣事件至關重要，因為此類條件變得更加常見且更具破壞性。次季節性氣候預測 (預測未來兩周或兩周以上的天氣)…
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2025年 7月 3日

新視頻：使用 NVIDIA Data Flywheel Blueprint 構建可自我提升的 AI 代理

由大語言模型驅動的 AI 智能體正在改變企業工作流，但高昂的推理成本和延遲可能會限制其可擴展性和用戶體驗。為解決這一問題，
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2025年 7月 2日

通過低精度量化優化用于圖像編輯的 FLUX.1 Kontext

FLUX.1 Kontext 是 Black Forest Labs 最近發布的模型，是對社區圖像生成模型的一項令人著迷的補充。
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2025年 7月 2日

NVIDIA Omniverse：開發者需要了解的關于遷移遠離啟動程序的重點

為了繼續努力確保 NVIDIA Omniverse 成為開發者優先平臺，NVIDIA 將于 10 月 1 日棄用 Omniverse…
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2025年 6月 26日

在 NVIDIA Jetson 和 RTX 上運行 Google DeepMind 的 Gemma 3n

截至今日，NVIDIA 現已支持在 NVIDIA RTX 和 Jetson 上全面推出 Gemma 3n。上個月，
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2025年 6月 24日

NVIDIA Run:ai 和 Amazon SageMaker HyperPod 攜手簡化復雜 AI 訓練管理

NVIDIA Run:ai 和 Amazon Web Services 引入了集成，使開發者能夠無縫擴展和管理復雜的 AI 訓練工作負載。
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2025年 6月 19日

NVIDIA recsys-examples: 生成式推薦系統大規模訓練推理的高效實踐(上篇)

在生成式 AI 浪潮的推動下，推薦系統領域正經歷深刻變革。傳統的深度學習推薦模型（DLRMs）雖已展現出一定效果，
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2025年 6月 18日

搶先體驗 NVIDIA GB200 系統如何幫助 LMarena 構建評估 LLM 的模型

在 NVIDIA 和 Nebius 的幫助下，加州大學伯克利分校的 LMArena 可以更輕松地了解哪些大語言模型在特定任務中表現出色。
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2025年 6月 17日

通過 NVIDIA Holoscan for Media 上的全新 AI 應用實例，實現實時 AI 媒體效果增強

直播媒體工作流越來越多地使用 AI 微服務來增強制作能力。然而，先進的 AI 模型大多托管在云端，由于網絡延遲、帶寬和實時可擴展性方面的限制，
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2025年 6月 17日

微調 LLMOps 以實現快速模型評估和持續優化

大語言模型 (LLM) 為各行各業帶來了前所未有的機遇。然而，將 LLM 從研發轉向可靠、可擴展和可維護的生產系統會帶來獨特的運營挑戰。
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2025年 6月 12日

使用 NVIDIA TensorRT for RTX 運行高性能 AI 應用

NVIDIA TensorRT for RTX 現可作為 SDK 下載，該 SDK 可集成到 Windows 和 Linux 的 C++ 和…
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