DGX 云

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 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 7日

概念驅動的 AI 教學助手引導學生獲得更深入的見解

在當今的教育環境中，生成式 AI 工具既帶來了福音，也帶來了挑戰。雖然這些工具提供了前所未有的信息獲取途徑，但也引發了對學術誠信的新擔憂。
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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 4月 11日

NVIDIA 借助 NVIDIA DGX SuperPOD 加快 AI 工廠建設速度

在日本一個秘密地點的洞穴狀房間里，一場數字革命正在展開。服務器機架像巨人一樣立著，它們的光滑框架由數千條電纜連接，充滿了潛力。 直到去年，
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2025年 4月 8日

利用 AI 更好地了解海洋

人類對深空的了解比我們對地球最深的海洋的了解更多。但科學家計劃在 AI 的幫助下改變這種狀況。
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2025年 3月 31日

Volcano 調度程序中防止 GPU 碎片的實用技巧

在 NVIDIA，我們以精準和創新解決復雜的基礎設施挑戰為豪。當 Volcano 在其 NVIDIA DGX 云調配的 Kubernetes…
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2025年 3月 25日

借助 SES AI 的 NVIDIA 驅動的電動汽車創新技術，加速運輸業的未來發展

電動汽車 (EV) 正在改變交通運輸方式，但成本、使用壽命和續航里程等挑戰仍然是廣泛采用電動汽車的障礙。這些挑戰的核心在于電池技術，
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2025年 3月 18日

在 NVIDIA DGX 云上使用 NVIDIA NeMo Curator 處理 PB 級視頻

隨著 物理 AI 的興起，視頻內容生成呈指數級增長。一輛配備攝像頭的自動駕駛汽車每天可生成超過 1 TB 的視頻，
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2025年 3月 18日

借助 NVIDIA DGX 云基準測試衡量和提高 AI 工作負載性能

隨著 AI 功能的進步，了解硬件和軟件基礎架構選擇對工作負載性能的影響對于技術驗證和業務規劃都至關重要。
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2025年 3月 18日

借助 NVIDIA DGX 云無服務器推理在云環境中無縫擴展人工智能

NVIDIA DGX Cloud Serverless Inference 是一種自動擴展 AI 推理解決方案，可實現快速可靠的應用部署。
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2025年 2月 11日

NVIDIA DGX 云推出即用型模板，更好地評估 AI 平臺性能

在快速發展的 AI 系統和工作負載環境中，實現出色的模型訓練性能遠遠超出芯片速度。這需要對整個堆棧進行全面評估，從計算到網絡，再到模型框架。
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2025年 1月 16日

借助 iGenius 和 NVIDIA DGX 云，繼續為主權 AI 和受監管行業預訓練先進的 LLM

近年來，大語言模型（LLMs）在推理、代碼生成、機器翻譯和摘要等領域取得了非凡的進步。然而，盡管基礎模型具有先進的功能，
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