機器學習與人工智能

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 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 7日
使用 DPU 加速的 Kubernetes 服務代理增強 AI 工廠
隨著 AI 借助代理式 AI 向規劃、研究和推理發展,工作流變得越來越復雜。為了高效部署代理式 AI 應用,AI 云需要軟件定義、
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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 6月 27日
AI 分析護士觀察記錄以降低患者危險
研究人員開發了一款 AI 賦能的工具,可以分析護士的輪班筆記,從而比傳統方法更早地識別入院患者的健康狀況可能惡化或處于“崩潰”的邊緣…
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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 18日
NVIDIA 在制造和運營領域的 AI 應用:借助 NVIDIA CUDA-X 數據科學加速 ML 模型
從晶圓制造和電路探測到封裝芯片測試,NVIDIA 利用數據科學和機器學習來優化芯片制造和運營工作流程。這些階段會產生 TB 級的數據,
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2025年 6月 17日
R2D2:利用 NVIDIA Research 構建AI驅動的3D機器人感知與地圖構建技術
機器人必須感知和解釋其 3D 環境,才能安全有效地行動。這對于非結構化或陌生空間中的自主導航、對象操作和遠程操作等任務尤為重要。
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2025年 6月 6日
隆重推出 Nemotron-H 推理模型家族:吞吐量提升無需妥協
隨著大語言模型在數學和科學等領域越來越多地承擔推理密集型任務,其輸出長度也變得越來越長,有時會跨越數萬個 token。
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2025年 2月 20日
使用 NVIDIA cuDF,pandas 讀取 JSON 行文件速度提升100倍
JSON 是一種廣泛采用的格式,用于在系統之間 (通常用于 Web 應用和大語言模型 (LLMs)) 以互操作方式運行的基于文本的信息。
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2024年 1月 30日
使用現已推出 Beta 版的 NVIDIA AI Workbench 來創建、共享和擴展企業 AI 工作流程
NVIDIA AI Workbench 現已進入測試階段,帶來了豐富的新功能,可簡化企業開發者創建、使用和共享 AI 和機器學習 (ML)…
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2024年 1月 24日
借助 NVIDIA AI 軟件構建企業級 AI
在推出 ChatGPT 后,全球各地的企業開始意識到 AI 的優勢和功能,并競相將其應用到工作流程中。 隨著這種采用的加速,
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2024年 1月 10日
借助 NVIDIA Maxine 體驗實時音頻和視頻通信
我們的 NVIDIA Maxine 開發者平臺通過為開發者和企業提供各種低代碼實施方案,重新定義了視頻會議和編輯。
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2023年 12月 19日
2023 年最熱門的 NVIDIA 技術博客文章:生成式 AI、LLM、機器人開發和虛擬世界的突破
在 NVIDIA 激動人心的又一年即將結束之際,是時候回顧 2023 年 NVIDIA 技術博客中最熱門的案例了。 生成式 AI、
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2023年 12月 15日
在 RAPIDS libcudf 中使用嵌入式數據類型簡化 ETL 工作流程
嵌入式數據類型是一種表示列式數據中分層關系的便捷方式。它們經常用于 提取、轉換、加載(ETL)在商業智能領域的工作負載、推薦系統、網絡安全、
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2023年 12月 14日
生成式 AI 研究聚焦:揭開基于擴散的模型的神秘面紗
借助互聯網級數據,AI 生成內容的計算需求顯著增加,數據中心在數周或數月內全力運行單個模型,更不用說通常作為服務提供的高生成推理成本。
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