开发工具与技巧

2026年 2月 9日

借助 NVIDIA TensorRT LLM AutoDeploy 实现推理优化自动化

NVIDIA TensorRT LLM 使开发者能够为大语言模型 (LLM) 构建高性能推理引擎，但传统上部署新架构往往需要大量手动工作。
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2026年 2月 4日

如何使用 Nemotron 为 RAG 构建文档处理流程

如果您的 AI 智能体能够像读取文本文件一样轻松地即时解析复杂的 PDF、提取嵌套表格并“查看”图表中的数据，该怎么办？
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2026年 1月 30日

使用通用稀疏张量建立可扩展的稀疏生态系统

稀疏张量是向量、矩阵以及高维数组在包含大量零元素情况下的推广形式。由于其在存储、计算和功耗方面的高效性，稀疏张量在科学计算、
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2026年 1月 30日

借助 CUDA Tile IR 后端推进 OpenAI Triton 的 GPU 编程

NVIDIA CUDA Tile 是基于 GPU 的编程模型，其设计目标是为 NVIDIA Tensor Cores 提供可移植性，
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2026年 1月 27日

通过开放式即插即用产品加速扩散模型

大规模扩散模型的近期进展深刻改变了生成式 AI 在多个领域的应用，涵盖图像合成、音频生成、3D 素材创建、分子设计等。
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2026年 1月 26日

如何使用 NVIDIA Earth-2 解锁粗略气候投影的局部细节

全球气候模型擅长大局把握，但飓风和台风等局部极端气候现象往往在细节中被忽略。这些现象依然存在，只需借助合适的工具，
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2026年 1月 21日

使用 Single Call API 简化 CUB

C++ 模板库 CUB 提供了高性能 GPU 基元算法，但其将内存估计与分配分离的传统“两阶段”API 可能带来使用上的不便。
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2026年 1月 14日

如何在 NVIDIA CUDA Tile 中编写高性能矩阵乘法

本博文是系列课程的一部分，旨在帮助开发者学习 NVIDIA CUDA Tile 编程，掌握构建高性能 GPU 内核的方法，
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2026年 1月 13日

了解 NVIDIA cuOpt 如何通过原始启发式算法加速混合整数优化

NVIDIA cuOpt 是一款 GPU 加速的优化引擎，旨在为大规模复杂决策问题提供高效、高质量的解决方案。 混合整数规划（MIP）…
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2026年 1月 9日

构建支持本地化交互体验的 AI 产品目录系统

电子商务目录通常包含稀疏的产品数据、通用图像、基础标题和简短说明，这限制了产品的可发现性、用户参与度以及转化率。手动扩充难以规模化，
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2026年 1月 9日

多智能体仓库 AI 命令层实现卓越运营和供应链智能

仓库的自动化程度从未如此之高，数据也从未如此丰富，运营要求同样日益提升，但许多仓库仍依赖于无法跟上需求的系统。吞吐量持续攀升，
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2026年 1月 9日

重塑大模型内存：以上下文为训练数据，实现测试时学习

我们在新闻中不断看到拥有更大上下文窗口的大型语言模型（LLM），它们承诺能够同时查看完整的对话历史、大量书籍或多个代码库。然而，
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2026年 1月 8日

NVIDIA TensorRT Edge-LLM 加速汽车与机器人领域的 LLM 和 VLM 推理

大语言模型（LLM）与多模态推理系统正迅速突破数据中心的局限。越来越多的汽车与机器人领域的开发者希望将对话式 AI 智能体、
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2026年 1月 5日

开源 AI 工具升级加速 NVIDIA RTX PC 上的 LLM 和扩散模型

在小语言模型（SLM）和扩散模型（例如 FLUX.2、GPT-OSS-20B 和 Nemotron 3 Nano）质量持续提升的推动下，
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2025年 12月 17日

利用 NVIDIA Aerial Omniverse 数字孪生精准模拟无线电环境

5G 和 6G 的发展需要高保真无线电信道建模，但当前生态系统高度分散。链路级模拟器、网络级模拟器与 AI 训练框架通常采用不同的编程语言，
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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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