开发工具与技巧

2026年 4月 16日

如何使用 NVIDIA DeepStream 编码智能体构建视觉 AI 工作流

开发实时视觉 AI 应用给开发者带来了重大挑战，通常需要复杂的数据工作流、无数行代码和漫长的开发周期。
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2026年 4月 14日

使用 NVIDIA ALCHEMI 工具包为化学和材料科学构建自定义原子模拟工作流

几十年来，计算化学一直面临准确性与速度之间的拔河。密度泛函理论 (DFT) 等 Ab initio 方法提供高保真度，但计算成本高昂，
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2026年 4月 14日

NVIDIA NVbandwidth：测量 GPU 互连和显存性能的必备工具

在编写 CUDA 应用程序时，要编写出色的代码，您需要关注的最重要的一点是数据传输性能。这适用于单 GPU 和多 GPU 系统。
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2026年 4月 9日

使用 Slurm 在 Kubernetes 上运行大规模 GPU 工作负载

Slurm 是适用于 Linux 的开源集群管理和作业调度系统。它可以管理超过 65% 的 TOP500 系统 的作业调度。
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2026年 4月 9日

使用约 30 行 Python 和 NVIDIA nvCOMP 降低检查点成本

训练 LLM 需要定期检查点。这些模型权重、优化器状态和梯度的完整快照将保存到存储中，以便在中断后恢复训练。在规模上，这些检查点变得庞大 (…
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2026年 4月 7日

在机架级超级计算机上运行 AI 工作负载：从硬件到拓扑感知调度

采用 NVIDIA Blackwell 架构的 NVIDIA GB200 NVL72 和 NVIDIA GB300 NVL72…
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2026年 3月 31日

借助 NVIDIA CloudXR 6.0 将高保真空间计算内容串流到任何设备

空间计算正在从可视化转向主动协作，这增加了对 XR 硬件的 GPU 需求，以实时渲染逼真、物理精准、高保真的空间内容。与此同时，
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2026年 3月 31日

使用 NVIDIA CloudXR.js 构建和流式传输基于浏览器的 XR 体验

为企业用户提供高保真 VR 和 AR 体验通常需要本地应用开发、自定义设备管理和复杂的部署流程。现在，
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2026年 3月 25日

使用生成模型 Proteina-Complexa 设计蛋白质结合剂

开发基于蛋白质的新疗法和催化剂涉及到设计这一富有挑战性的任务蛋白质结合剂或与目标蛋白质或小分子结合的蛋白质。
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2026年 3月 23日

NVIDIA IGX Thor 为工业、医疗和机器人边缘 AI 应用提供动力支持

工业和医疗系统正在迅速增加高性能 AI 的使用，以提高工人的工作效率、人机交互和停机管理。从工厂自动化单元到自主移动平台，再到手术室，
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2026年 3月 16日

NVIDIA Dynamo 1.0 如何助力量产级多节点推理

推理模型的规模正在迅速增长，并且越来越多地集成到与其他模型和外部工具交互的代理式 AI 工作流中。
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2026年 3月 16日

使用 NVIDIA OpenShell 更安全地运行自主、自演化代理

AI 已经从跟随你指令的助手发展为独立行动的智能体。这些被称为“爪”的智能体可以达成目标，找出实现目标的方法，并无限执行任务，
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2026年 3月 12日

使用 NVIDIA Warp 为 AI 构建加速的可微分计算物理代码

计算机辅助工程 (CAE) 正在从人工驱动的工作流转向 AI 驱动的工作流，包括跨几何图形和操作条件进行泛化的物理基础模型。与 LLM 不同，
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2026年 3月 10日

适用于虚幻引擎的可靠 AI 编码：提高准确性并降低 词元成本

随着工作室构建更大的世界、发布更多 DLC 以及为分布式团队提供支持，代理式代码助手正在进入日常游戏开发阶段。
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2026年 3月 9日

CUDA 13.2 引入增强的 CUDA Tile 支持和新的 Python 功能

CUDA 13.2 发布后进行了重大更新：NVIDIA CUDA Tile 现已支持具有 8.X 架构 ( NVIDIA Ampere 和…
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2026年 3月 9日

从解服务中移除猜测

部署和优化大语言模型 (LLM) 以实现高性能、经济高效的服务可能是一项艰巨的工程难题。任何给定工作负载 (例如硬件、并行和预填充/
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