网络/通讯

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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2026年 5月 31日

借助 NVIDIA DOCA 芯片级安全，推进代理式 AI 的 AI 基础设施建设

AI 时代正在催生一种新型基础设施：AI 工厂。AI 工厂能将数据转化为智能，赋能规模空前的自主AI 智能体。借助加速计算，
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2026年 5月 12日

如何在 AI 模型服务中消除管道摩擦

从训练好的AI模型到投入生产的路径本应顺畅，但实际情况往往并非如此。许多团队花费数周时间对模型进行微调，
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2026年 5月 11日

隆重推出 NVIDIA Fleet Intelligence，实现实时 GPU 车队可视化和优化

大型 GPU 集群的计算能力带来了前所未有的创新机会，并在创纪录的时间内为客户提供价值。然而，这些进步带来了各种挑战。在规模化方面，
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