模拟/建模/设计

2026年 5月 31日

如何使用 NVIDIA Alpamayo 在闭环中对自动驾驶车辆模型进行后训练

开发自动驾驶车辆（AV）政策需要弥合训练与部署之间的一个重要差距。
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2026年 5月 31日

借助 NVIDIA Cosmos 3 开发物理 AI 推理模型、世界模型和动作模型

物理 AI 系统必须先了解现实世界，然后才能在其中发挥作用。机器人、智能汽车和智能空间需要了解其环境中发生的情况，预测接下来可能发生的情况，
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2026年 5月 26日

使用 NVIDIA CUDA Tile 在 C++ 中开发高性能 GPU 内核

开发者现在可以在现有的大型 C++ GPU 代码库中使用 NVIDIA CUDA Tile 编程，
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2026年 5月 22日

大规模合成逼真的 3D 医学影像，提供经过预训练的模型

高质量的 3D 医学成像数据是现代放射学 AI 的基础，但对这些数据的访问往往受到数据稀缺、隐私限制和专家标注成本高昂的限制。因此，
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2026年 5月 8日

在阿里云 PAI 平台实现规模化的机器人感知强化学习

物理 AI 正在迅速从基础运动控制迈向更复杂的环境理解。传统机器人强化学习（RL）长期依赖本体感知（proprioception），
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2026年 4月 28日

在 NVIDIA BioNeMo 中使用上下文并行性扩展生物分子建模

几十年来，计算生物学一直在简化主义妥协下运作。为了将复杂的生物系统整合到单个 GPU 的有限内存中，
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2026年 4月 28日

全天候模拟循环：代理式 AI 如何保持地下工程的移动

地下行业正处于数字化发展的关键时刻。几十年来，挖掘油藏潜力一直依赖于执行必要且耗时的手动工作流程的专家。 随着数据复杂性的增加，
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2026年 4月 17日

借助 AI 物理加速简洁、模块化的核反应堆设计

开发社会可接受的核反应堆需要安全、清洁、高效、经济和可持续。满足这些要求需要新的方法，这促使人们对小型模块化反应堆 (SMR) 和 IV…
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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 8日

借助 NVIDIA Omniverse 库，将物理 AI 功能集成到现有应用中

物理 AI (在基于物理性质的模拟环境中感知、推理和行动的 AI 系统) 正在改变团队设计和验证机器人和工业系统的方式，
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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 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 16日

借助 NVIDIA DSX Air 设计、仿真并扩展 AI 工厂基础设施

构建 AI 工厂的复杂性源于需要高效集成计算、网络、安全与存储系统。为了快速部署 AI 并提高投资回报率，全新 NVIDIA DSX Air…
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2026年 3月 13日

借助 NVIDIA Cosmos 世界基础模型扩展合成数据和物理 AI 推理

新一代 AI 驱动的机器人 人形机器人 以及 智能汽车 取决于高保真、物理感知的训练数据。如果没有多样化且具有代表性的数据集，
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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 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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