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2025年 5月 21日

NVIDIA Dynamo 加速 llm-d 社區計劃，推動大規模分布式推理

在 Red Hat Summit 2025 上推出的 llm-d 社區標志著開源生態系統在加速生成式 AI 推理創新方面邁出了重要一步。
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2025年 5月 20日

NVIDIA Dynamo 新增 GPU 自動縮放、Kubernetes 自動化和網絡優化功能

在 NVIDIA GTC 2025 上，我們宣布推出 NVIDIA Dynamo ，這是一種高吞吐量、低延遲的開源推理服務框架，
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2025年 5月 20日

使用 NVIDIA Isaac Lab 為工業機器人裝配應用彌合仿真與現實之間的差距

多個部件的組裝在幾乎每個主要行業 (如制造、汽車、航空航天、電子和醫療設備) 中都發揮著關鍵作用。盡管機器人組裝應用廣泛，
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2025年 5月 18日

借助 NVIDIA NVLink Fusion 將半自定義計算集成到機架級架構中

數據中心正在重新構建，以高效交付 AI 工作負載。這是一項非常復雜的工作，NVIDIA 目前正在提供基于 NVIDIA 機架級架構的 AI…
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2025年 5月 18日

使用 OpenUSD 和 SimReady 資產構建 AI 工廠

適用于 AI 工廠 數字孿生的 NVIDIA Omniverse Blueprint 在 COMPUTEX 2025 上發布 ，
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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 18日

使用 NVIDIA AI Blueprint 進行視頻搜索和摘要，推動視頻分析 AI 智能體的發展

與傳統的 Computer Vision (CV) 模型相比， Vision Language Models (VLMs)…
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2025年 5月 16日

R2D2：通過 NVIDIA Research 解鎖機器人裝配和豐富的接觸操作

本期 NVIDIA 機器人研發摘要 (R2D2) 探討了 NVIDIA Research 針對機器人裝配任務提供的多個接觸性豐富的操作工作流，
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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

印第安納瓊斯? 中的路徑追蹤優化：透明度 MicroMaps 和動態 BLAS 壓縮

本系列第一篇文章是 “ Indiana Jones ™ 中的路徑追蹤優化：Shader Execution Reordering 和…
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2025年 5月 15日

印第安納瓊斯? 中的路徑追蹤優化：著色器執行重排序與實時狀態降低

本文是“ Indiana Jones™ 系列 中的 Path Tracing Optimizations”的一部分 。 在 2024 年為“…
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2025年 5月 15日

使用 GPU 預測 Apache Spark 的性能

大數據分析領域正在不斷尋找加速處理和降低基礎設施成本的方法。Apache Spark 已成為用于橫向擴展分析的領先平臺，可處理 ETL、
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2025年 5月 14日

NVIDIA TensorRT 解鎖 NVIDIA Blackwell GeForce RTX 50 系列 GPU 的 FP4 圖像生成

NVIDIA Blackwell 平臺的推出開啟了生成式 AI 技術進步的新時代。其最前沿是新推出的 GeForce RTX 50 系列…
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2025年 5月 14日

使用先進的開放式后訓練數據集構建自定義推理模型

合成數據已成為大語言模型 (LLM) 后訓練程序的標準組成部分。使用從單個或一組經商業許可的開源 LLM 中合成生成的大量示例，
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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 13日

使用 NVIDIA Air 服務將模擬與現實世界連接

NVIDIA Air 通過創建真實數據中心基礎設施部署的相同副本來實現云規模效率。借助 NVIDIA Air，您可以啟動數百臺交換機和服務器，
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