模型/庫/框架

2025年 5月 19日

NVIDIA TensorRT for RTX 在 Windows 11 上推出優化的推理 AI 庫

在 Windows 上，創意、游戲和生產力應用方面的 AI 體驗正在迅速擴展。有各種框架可用于在臺式機、
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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

聚焦：Perfect Corp. 利用 NVIDIA TensorRT 和 NVENC 實現個性化的數字化美妝體驗

增強現實 (AR) 和 AI 通過提供從虛擬試用到 AI 驅動的造型推薦等超個性化體驗，正在徹底改變美妝和時尚行業。
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2025年 5月 16日

借助 Mistral Medium 3 和 NVIDIA NIM 構建智能體并了解長文檔

構建功能強大的多模態應用的開發者現在可以使用 Mistral Medium 3，獲得專為企業級性能而設計的全新先進模型。
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2025年 5月 15日

使用 cuEmbed 加速嵌入查找

NVIDIA 最近發布了 cuEmbed，這是一個高性能、僅使用標頭的 CUDA 庫，可加速 NVIDIA GPU 上的嵌入查找。
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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

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 12日

在 Azure AI Foundry 上使用 NVIDIA NIM 加速 AI 推理

將 NVIDIA NIM 微服務 集成到 Azure AI Foundry ，標志著企業 AI 開發的重大飛躍。
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2025年 5月 9日

應用具有推理能力的專用大語言模型（LLM）加速電池研究

人工評估材料通常會拖慢電池創新等復雜領域的科學研究，限制了每天只有數十個候選材料的進展。在這篇博客文章中，
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2025年 5月 6日

NVIDIA NV-Tesseract 新一代時間序列模型助力數據集處理和異常檢測的突破性進展

時間序列數據已從簡單的歷史記錄演變為跨行業關鍵決策的實時引擎。無論是簡化物流、預測市場，還是預測機器故障，
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2025年 5月 2日

CUDA 入門教程：更簡單的介紹 (更新版)

注意：本博文最初發布于 2017 年 1 月 25 日，但已進行編輯以反映新的更新。 本文非常簡單地介紹了 CUDA，
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2025年 5月 2日

借助 NVIDIA 在生產應用中集成和部署 Tongyi Qwen3 模型

阿里巴巴近期發布了其開源的混合推理大語言模型（LLM）通義千問 Qwen3，此次 Qwen3 開源模型系列包含兩款混合專家模型 (MoE)…
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2025年 5月 1日

借助超參數優化實現堆疊泛化：使用 NVIDIA cuML 在15分鐘內最大化準確性

堆疊泛化是機器學習 (ML) 工程師廣泛使用的技術，通過組合多個模型來提高整體預測性能。另一方面，超參數優化 (HPO)…
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2025年 5月 1日

借助 NVIDIA cuBLAS 12.9 提高矩陣乘法速度和靈活性

NVIDIA CUDA-X 數學庫助力開發者為 AI、科學計算、數據處理等領域構建加速應用。
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2025年 4月 24日

使用 NVIDIA OptiX 9 和 NVIDIA RTX Mega Geometry 實現動態場景的快速光線追蹤

實時光線追蹤是一種強大的渲染技術，可以生成非常逼真的圖像。 NVIDIA OptiX 和 RTX 技術使這一切成為可能，
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2025年 4月 23日

利用 NVIDIA DesignWorks 實現實時 GPU 加速的高斯體渲染示例 vk_gaussian_splatting

高斯射是一種渲染復雜 3D 場景的新穎方法，可將這些場景表示為 3D 空間中各向異性 Gaussians 的集合。
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