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2025年 7月 16日

CUTLASS 3.x：用于 GEMM 內核設計的正交、可重用和組合抽象

GPU 上的 GEMM 優化是一個模塊化問題。高性能實現需要指定超參數，例如圖塊形狀、數學和復制指令以及線程束專用方案。
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2025年 7月 10日

借助 GliaCloud 和 NVIDIA Omniverse 庫加速視頻制作和定制

生成式 AI 視頻模型的激增以及這些模型引入的新工作流程，顯著提高了創意和營銷技術行業的生產效率，并提高了輸出質量。
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2025年 7月 10日

InfiniBand 多層安全保護數據中心和 AI 工作負載

在當今數據驅動的世界中，安全性不僅僅是一項功能，更是基礎。隨著 AI、HPC 和超大規模云計算的指數級增長，
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2025年 7月 10日

從 TB 級到一站式解決方案：AI 驅動的氣候模型走向主流

在了解地球不斷變化的氣候的競賽中，速度和準確性至關重要。但當今使用最廣泛的氣候模擬器往往難以滿足需求：由于計算能力的限制，
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2025年 7月 9日

為 NVIDIA CUDA 內核融合提供 Python 中缺失的構建模塊

CUB 和 Thrust 等 C++ 庫提供高級構建塊，使 NVIDIA CUDA 應用和庫開發者能夠編寫跨架構可移植的光速代碼。
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2025年 7月 9日

使用 NVIDIA NeMo-RL 進行強化學習：通過 GRPO 復制 DeepScaleR 配方

強化學習 (RL) 是交互式 AI 的支柱。它對于教導智能體推理和從人類偏好中學習、實現多輪工具使用等至關重要。
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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 25日

NVIDIA DOCA 3.0 助力 AI 平臺開啟網絡新紀元

NVIDIA DOCA 框架已發展成為新一代 AI 基礎設施的重要組成部分。從初始版本到備受期待的 NVIDIA DOCA 3.0 發布，
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2025年 6月 25日

如何使用 NVIDIA NeMo 技能簡化復雜的 LLM 工作流程

改進 LLM 的典型方法涉及多個階段：合成數據生成 (SDG) 、通過監督式微調 (SFT) 或強化學習 (RL) 進行模型訓練以及模型評估。
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2025年 6月 24日

借助 NVIDIA Isaac Manipulator 和 Vention Machine 提高工業機器人的靈活性 Motion AI

隨著工業自動化的加速，工廠越來越依賴先進的機器人技術來提高生產力和運營彈性。機器人的成功部署取決于精確的運動規劃、
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2025年 6月 24日

隆重推出 NVFP4，實現高效準確的低精度推理

為了充分利用 AI，優化至關重要。當開發者考慮優化用于推理的 AI 模型時，通常會想到量化、蒸餾和剪枝等模型壓縮技術。毫無疑問，
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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 12日

NVIDIA Holoscan 傳感器橋接技術賦予開發者實時數據處理能力

在快速發展的機器人和邊緣 AI 領域，高效處理和傳輸傳感器數據的能力至關重要。許多邊緣應用正在擺脫單傳感器固定功能解決方案，
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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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2025年 6月 12日

借助 RAPIDS 單細胞技術推動十億細胞分析和生物學突破

細胞生物學和虛擬細胞模型的未來取決于大規模測量和分析數據。在過去 10 年里，單細胞實驗一直以驚人的速度增長，從數百個細胞開始，
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2025年 6月 12日

使用 NVIDIA Nsight Profiler 簡化 EDF 流體動力學模擬的 GPU 移植

將現有 CPU 應用程序移植到 NVIDIA GPU 可以釋放性能提升，使用戶能夠以更大的規模和更快的速度解決問題。
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