数据科学

2026年 8月 25日

在 NVIDIA Dynamo 中借助阴影引擎恢复在数秒内恢复 LLM 推理能力

当 LLM 引擎进程失败时，标准恢复路径涉及冷重启。这需要从存储中将权重加载到 HBM 中，编译内核并捕获 NVIDIA CUDA 计算图。
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2026年 8月 25日

CUDA Python 1.0：稳定的 API、一个基础、完整的平台访问

多年来，需要 GPU 的 Python 开发者有两种现实选择：一是充分学习 NVIDIA CUDA C++ 以编写扩展程序，
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2026年 8月 21日

适用于大规模金融工具的 GPU 加速集群

使用 AdaptGrow (一种 GPU 加速的矩阵分解算法) 将滚动相关性和尾依赖性矩阵转换为硬集群、
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2026年 8月 19日

使用 NVIDIA FLARE 构建联邦多模态 AI 工作流

现代视觉语言模型 (VLM)可以支持视觉问答、字幕和图像文本推理等任务。然而，在实践中，
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2026年 8月 18日

使用多个 GPU 在几分钟内运行大规模 UMAP，且不会降低准确性

统一流形近似与投影 (UMAP) 是一种广泛用于可视化和特征提取的降维技术。其应用范围涵盖探索性数据分析、主题建模和单细胞分析。
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2026年 7月 30日

使用 NVIDIA nvmath-python 大规模运行高性能核心数学运算

NVIDIA nvmath-python 是一个库，旨在弥合 Python 科学社区与 NVIDIA CUDA-X 数学库之间的差距。
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2026年 7月 27日

NVIDIA Ising 通过增强的情境学习实现全自动量子计算机校准

NVIDIA Ising Calibration 是一个开源视觉语言模型 (VLM) ，旨在解释量子处理器的诊断输出，
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2026年 7月 9日

借助 NVIDIA NeMo 生成用于金融 AI 研究的合成数据

金融自然语言处理 (NLP) 的微调 LLM 受到有限且不平衡的数据的限制。现实世界的金融新闻过度代表收益和股票动态，而信用评级变化、
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2026年 7月 8日

在 NVIDIA GB200 NVL72 上使用 GPU 加速的 Presto 运行低延迟分析工作负载

Presto 是一个开源分布式 SQL 引擎，可对超大型数据集快速运行交互式查询。在 NVIDIA GPU 上，
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2026年 6月 30日

使用 NVIDIA GQE 设计 GPU 加速的查询引擎

GPU 加速的查询引擎通常会受到内存和 I/ O 带宽的限制。NVIDIA 硬件的进步 (包括高带宽显存 (HBM) 、
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2026年 6月 23日

使用 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 打造适用于生命科学发现的 AI 科学家

AI 科学家正在成为科学计算的新界面。这些智能体可以阅读论文、编写代码、生成假设、调用 API、检查文件并对结果进行迭代。
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2026年 6月 16日

构建您自己的金融智能交易基础模型

现代金融网络上的每一次刷卡、转账和付款都会对人类行为模式进行编码。事务数据是企业掌握的最丰富的信号之一。然而，
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2026年 6月 16日

如何优化基于 Transformer 的模型以进行低精度训练

Transformer 架构是许多现代大型语言和生成式 AI 模型的支柱。随着这些模型规模的扩大，
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2026年 6月 15日

使用 NVIDIA BioNeMo Recipes 使用 LoRA 微调生物基础模型

基础模型 正在重塑计算生物学。预训练在大量蛋白质或基因组序列的语料库上的模型，如 ESM2 （一种蛋白质语言模型）和 Evo 2 （一种…
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2026年 6月 9日

借助 NVIDIA DGX Spark Enterprise 可管理性，大规模控制 AI 基础设施的生命周期

随着 AI 基础设施的扩展，企业对运营成熟度的期望与日俱增。组织期望这些系统具备可配置、可观察、安全且可大规模管理的特点，
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2026年 6月 9日

模型量化：借助 NVIDIA TensorRT 将 FP8 检查点转变为高性能推理引擎

将量化检查点转换为 NVIDIA TensorRT 引擎可以弥合模型优化与生产部署之间的差距，从而实现更快的推理速度、
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