模拟/建模/设计

2025年 11月 19日

使用 GPU 加速计算构建更好的量子位

从药物研发到材料科学，量子计算有望深刻变革科学与工业领域。然而，构建实用的大规模量子计算机仍面临严峻的工程挑战，
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2025年 11月 18日

借助 NVIDIA Alchemi，利用 AI 驱动仿真加速化学与材料发现

几乎所有制造产品都依赖于化学与材料科学的支持。然而，新发现不仅成本高昂、耗时漫长，还常常受限于试错法。传统的计算方法，
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2025年 11月 17日

融合 AI 与科研的癌症治疗领域开创性科学家

人工智能正在重塑科学研究与创新的方式。科学家可以借助AI生成、汇总、整合并分析科学数据。AI模型能够从人类科学家可能忽略的数据中识别出模式，
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2025年 11月 10日

生成式 AI 超分辨率利用可扩展的低计算模型加速天气预报

随着AI在天气和气候预测模型中的广泛应用，NVIDIA Earth-2平台提供了基于GPU优化的软件堆栈，以及用于加速解决方案的库和工具。
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2025年 11月 5日

使用 PyTorch 和 NVIDIA BioNeMo Recipes 扩展生物学 Transformer 模型

训练拥有数十亿乃至数万亿参数的模型依赖于先进的并行计算技术。研究人员需要在不牺牲计算速度和内存效率的前提下，合理组合并行策略，选用高效加速库，
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2025年 11月 4日

R²D²：基于感知引导的多步骤精细操作任务与运动规划

传统的任务与运动规划（TAMP）系统在机器人操作应用中通常依赖静态模型运行，因此在面对新环境时往往表现不佳。将感知与操作相融合，
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2025年 11月 4日

如何使用 OpenFold3 NIM 预测生物分子结构

几十年来，生物学中最深奥的谜题之一，便是氨基酸链如何自发折叠成复杂而精密的生命结构。尽管研究人员精心构建了各种模拟与统计模型，
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2025年 10月 28日

隆重推出用于 RNA 设计和分析的 CodonFM 开放模型

开放式研究对推动创新至关重要，AI 与科学领域的众多突破正是通过开放式协作实现的。在数字生物学研究领域，
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2025年 10月 24日

在 NVIDIA cuOpt 中使用 GPU 加速的屏障方法求解线性程序

NFL 如何在安排所有常规赛季比赛的同时，避免比赛场地与 Beyoncé 音乐会的时间发生冲突？ 医生如何利用单个捐赠的肾脏启动一系列移植，
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2025年 10月 24日

通过 cuBLAS 中的浮点仿真释放 Tensor Core 性能

NVIDIA CUDA-X 数学库提供基础的数值计算模块，帮助开发者在人工智能和科学计算等多个高性能计算领域中部署加速应用程序。
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2025年 10月 24日

借助 NVIDIA Isaac Sim 构建合成数据流水线，训练更智能的机器人

随着机器人承担的动态移动任务日益增多，开发者需要具备物理级精度且能够跨环境和工作负载高效扩展的仿真系统。
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2025年 10月 23日

仅使用智能手机在 NVIDIA Isaac Sim 中重建场景

为机器人仿真构建逼真的 3D 环境可能是一项耗时且劳动密集型的任务。现在，借助 NVIDIA Omniverse NuRec，
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2025年 10月 21日

面向 Physical AI 的全栈式解决方案：解析 NVIDIA 与阿里云 PAI 的完整技术链路

随着人工智能向物理世界深度融合，Physical AI 正在重塑智能体的研发范式。它对数据生成、仿真验证、模型训练与边缘部署提出了一些挑战。
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2025年 10月 20日

实现大规模 AI 驱动的分子动力学模拟

分子动力学（MD）模拟是计算化学与材料科学中的重要工具，在微观层面研究化学反应、材料性质以及生物相互作用方面发挥着关键作用。然而，
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2025年 9月 29日

利用 Newton 引擎的神经动力学推进机器人技术的发展

现代机器人技术对动力学的需求，已超出经典解析动力学的能力范畴。经典解析动力学存在接触简化、运动学环路省略及模型不可微等问题，
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2025年 9月 29日

使用 OpenUSD 强化机器人开发的 3 种简单方法

随着对机器人技术需求的持续增长，人们对高精度物理仿真的需求也达到了前所未有的高度。通用场景描述（OpenUSD）正成为推动这一变革的关键力量，
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