数据中心/云端

2025年 12月 17日

利用 AI 物理进行技术性计算机辅助设计仿真

技术计算机辅助设计 (TCAD) 仿真涵盖工艺与器件仿真，对现代半导体制造至关重要。它支持“虚拟制造”，使工程师能够在投入昂贵的物理制造前，
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2025年 12月 17日

利用 Aether 项目将 Apache Spark 工作负载在 Amazon EMR 上大规模迁移至 GPU

数据是现代业务的燃料，但依赖基于 CPU 的 Apache Spark 管道 会带来高昂的成本。这些系统天生速度较慢，需要庞大的基础设施，
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2025年 12月 17日

NVIDIA CUDA-Q QEC 中的实时解码、算法 GPU 解码器和 AI 推理增强功能

实时解码对于容错量子计算机至关重要。通过使解码器与量子处理器（QPU）同时以低延迟运行，我们能在相干时间内对设备施加校正，从而防止错误累积，
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2025年 12月 16日

使用 NVIDIA CUDA MPS 无需修改代码即可提升 GPU 显存性能

NVIDIA CUDA 开发者可以利用多种工具和库来简化开发与部署，使用户能够专注于应用程序的“内容”和“方式”。 多进程服务 (MPS)…
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2025年 12月 16日

塑造 2025 年的 AI 工厂、物理 AI 以及模型、智能体和基础设施的进步

对于使用 NVIDIA 技术的开发者和研究人员而言，2025 年是又一个具有里程碑意义的年份。在数据中心功耗与计算设计、AI 基础设施、
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2025年 12月 16日

cuQuantum SDK v25.11 中的先进大规模量子模拟技术

随着量子处理器 (QPU) 性能的提升，模拟大规模量子计算机变得愈发困难。验证结果是确保在设备规模超出经典可模拟范围后，
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2025年 12月 15日

利用 NVIDIA MGX 为未来数据中心提供灵活高效性能

重塑计算格局的 AI 热潮将在 2026 年进一步加速扩展。随着模型能力与计算能力的突破持续推动发展，
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2025年 12月 12日

如何在现代 NVIDIA GPU 架构上扩展快速里叶变换以实现百亿亿次级计算

快速里叶变换 (FFT) 广泛应用于科学计算，涵盖分子动力学、信号处理、计算流体动力学 (CFD)、无线多媒体以及机器学习等领域。
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2025年 12月 12日

在 Kubernetes 上实现企业级 RAG 组件的横向自动扩展

当今出色的 AI 智能体 依靠 检索增强生成 (RAG) 来实现更准确的结果。一个 RAG 系统通过利用知识库，为 大语言模型 (LLM)…
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2025年 12月 11日

采用 NVIDIA Spectrum-X 以太网的新一代 AI 工厂遥测

随着 AI 数据中心迅速演变为 AI 工厂，传统的网络监控方法已难以满足需求。工作负载日益复杂，基础设施快速扩展，
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2025年 12月 10日

借助 NCCL Inspector 增强 AI 工作负载的通信可观测性

使用 NVIDIA 集合通信库 (NCCL) 运行包含集合运算（例如 AllReduce、
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2025年 12月 9日

五大 AI 模型优化技术，实现更快速、更智能的推理

随着 AI 模型规模不断扩大，架构日益复杂，研究人员和工程师正持续探索新技术，以优化 AI 系统在生产环境中的性能并降低总体成本。
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2025年 12月 8日

使用 NVFP4 KV 缓存优化大批次与长上下文推理

量化是大规模推理中的关键手段之一。通过降低权重、激活值和KV缓存的精度，可以有效减少内存占用和计算开销，从而显著提升推理吞吐量、降低延迟，
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2025年 12月 8日

使用 NVSentinel 自动监控 Kubernetes AI 集群健康状态

Kubernetes 支持生产环境中绝大多数 AI 工作负载。然而，维护 GPU 节点、保障应用稳定运行、持续推进训练任务，
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2025年 12月 5日

NVIDIA Grace CPU 为现代数据中心提供高带宽和高效率

自2023年首次发布以来，NVIDIA Grace CPU 在数据中心领域实现了快速普及，为多种工作负载的性能与能效树立了新的标杆。
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2025年 12月 4日

借助功率配置文件优化 AI 和 HPC 工作负载的数据中心效率

不断呈指数级增长的计算需求正推动功耗持续上升，使数据中心面临巨大压力。在设施功耗受限的背景下，提升每瓦功耗的计算性能，
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