网络/通讯

2026年 10月 21日

深入了解 NVIDIA Sentry：运行时安全 AI 智能体

AI 智能体可以完成任务，但也可能跨越安全边界。最近发生的事件表明，智能体可以利用工具、凭证和服务来规避安全控制，以实现其既定目标。
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2026年 10月 7日

使用数字孪生和 AI 智能体验证 AI 工厂变更

AI 工厂是世界上最复杂的运营之一，将 GPU、CPU、交换机、DPU 和 SuperNIC 与调度程序、编排服务、
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2026年 10月 6日

DOCA GPUNetIO 如何跨 NVIDIA 软件堆栈统一 GPU 初始化网络

GPU 应用程序越来越需要网络和数据移动，以实现由 GPU 控制的一流操作，而非主机驱动的服务。当 CPU 位于每个网络事务的中间位置时，
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2026年 9月 22日

借助 NVIDIA Topograph 实现拓扑感知型工作负载调度

AI 工厂是功率受限的系统，在完全优化时可提供最大价值。GPU 工作负载布局是一项关键优化。糟糕的工作负载放置分散了拓扑域，
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2026年 9月 21日

借助 NVIDIA Dynamo-Triton 中的 NVIDIA TensorRT 多设备集成，简化跨多个 GPU 的模型服务

生成式 AI 对计算和内存的需求日益超出单个 GPU 的能力。NVIDIA TensorRT 多设备推理是一项新功能，
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2026年 9月 15日

NVIDIA NVLink 6 如何为 AI 工厂提供多层弹性

对于大型 AI 工厂的运营商而言，最大化连续输出对于提高生产力至关重要。在大规模 AI 训练中，
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2026年 8月 24日

十亿瓦级 AI 和以太网演进：Spectrum-X 以太网如何重塑规则

生成式 AI 的迅猛发展从根本上改变了数据中心的设计。随着分布式模型训练的规模扩展到数十万个 GPU，
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2026年 8月 24日

NVIDIA BlueField-4 为代理式 AI 工厂提供新的 Scale-In 网络基础设施

传统的云基础设施为可预测的通用工作负载和标准接口而设计。代理式 AI 工厂连接不同的用户、代理、应用、数据源和存储系统，
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2026年 8月 12日

如何为 NVIDIA AI 工厂选择全栈可观察性

AI 基础架构跨越多个层，从计算和网络到存储、编排和应用。当性能下降时，识别来源可能很困难，因为在某一层观察到的症状可能源于堆栈中的其他地方。
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2026年 8月 3日

NVIDIA Vera 存储基准测试：加速 AI 原生存储的加密、压缩、完整性检查和恢复

存储是每个代理式 AI 工作流中不可或缺的组成部分。当智能体检索企业知识、访问持久内存、重用键值 (KV) 缓存数据、执行工具并生成新结果时，
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2026年 7月 16日

借助 NVIDIA BlueField 实现极致协同设计，扩展代理式 AI 工厂

代理式 AI 改变了 AI 工厂的基础设施模式。在生成最终答案之前，一个请求可以触发多次模型调用、工具调用、内存查找、策略检查、
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2026年 7月 9日

针对大规模分子动力学的 GPU 主动通信实用指南

分子动力学 (MD) 模拟是计算科学领域要求最严苛的工作负载之一。使用它们，研究人员可以非常详细地观察原子行为，从蛋白质折叠到药物和材料发现。
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2026年 7月 7日

借助 AI 原生 RAN 和 NVIDIA AI Aerial 更大限度地提高频谱效率

Spectrum 是无线通信领域最宝贵的资产之一。在过去 30 年里，美国的电信运营商为获取 无线频谱 花费了超过 2400 亿美元。
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2026年 6月 22日

电信公司如何利用代理式 AI 构建自主网络

电信运营商正在跨网络运营、客户服务和后台工作流采用 AI，但大多数运营商仍处于自主化的早期阶段。例如，在网络运营中，
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2026年 6月 22日

借助 DAQIRI 实现用于高速数据采集的实时 AI

当 AlphaFold2 在 2020 年彻底改变药物研发时，
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2026年 6月 11日

借助 NVIDIA Quantum InfiniBand 实现一键式多租户安全

NVIDIA Quantum InfiniBand 现可在 Unified Fabric Manager (UFM)…
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