NVIDIA 技术博客

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2026年 10月 8日

使用前沿 AI 模型为机器人创建 SimReady 资产的 5 个步骤

准备用于机器人仿真的 CAD 资产不仅仅需要将几何图形转换为 OpenUSD：开发者在测试机器人行为之前必须配置并验证材质、碰撞几何图形、
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2026年 10月 8日

构建可靠的数据分析智能体：从 KDD 杯中汲取的经验教训

NVIDIA KGMON 团队在 KDD Cup 2026 Data Agents 比赛中获得第二名，他们所使用的系统基于一个简单的理念，
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2026年 10月 7日

制造机器的机器

我们如何教会机器人组装 GB300 测试托盘，以及它在机器人学习、
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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 7日

在 NVIDIA cuOpt 中使用 mPDLP 将决策优化扩展到 1 亿个变量及更多变量

与以往相比，供应链问题正在扩展到更多的 SKU、通道和限制条件，而能源网络正在实时平衡更多的分布式来源。为了应对这些挑战，
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2026年 9月 28日

借助 NVIDIA OpenShell 为 AI 智能体添加运行时管控

AI 智能体能够在获得既定目标后编写代码、调用工具，并随着新信息不断出现而持续开展工作。这为应用程序带来了广阔空间，使其能够调查软件故障、
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2026年 9月 22日

借助 NVIDIA 机密计算实现私有高性能生产级 AI 推理

随着大语言模型 (LLM) 推理越来越多地在个人、企业和受监管环境中处理敏感信息和专有模型上下文，数据必须在可信环境中处理。
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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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增强现实/虚拟现实

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2026年 6月 16日

使用 NVIDIA XR AI 为 AR 眼镜和 XR 设备构建 AI 智能体

为 AR 眼镜和可穿戴设备打造的开发者面临着基础设施缺口。硬件已准备就绪，但要打造 AI 体验，需要集成实时摄像头和麦克风流、
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2026年 6月 2日

PICO 展示PICO 4 Ultra支持 NVIDIA Isaac Teleop，共同推进标准化的开源机器人遥操方案

在NVIDIA GTC 2026 大会上，
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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 31日

使用 NVIDIA CloudXR.js 构建和流式传输基于浏览器的 XR 体验

为企业用户提供高保真 VR 和 AR 体验通常需要本地应用开发、自定义设备管理和复杂的部署流程。现在，
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2025年 10月 22日

使用 NVIDIA Nemotron 构建您自己的 Bash 计算机使用代理，只需一小时

如果您能够通过自然语言与计算机通信，让计算机在 Bash 终端中执行任务，而无需手动编写任何命令，该怎么办？
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2025年 5月 18日

聚焦：Perfect Corp. 利用 NVIDIA TensorRT 和 NVENC 实现个性化的数字化美妆体验

增强现实 (AR) 和 AI 通过提供从虚拟试用到 AI 驱动的造型推荐等超个性化体验，正在彻底改变美妆和时尚行业。
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2025年 5月 6日

借助 NVIDIA RTX PRO Blackwell 台式机 GPU 实现 Rivian 新一代XR 设计

对于不断突破 XR 界限的专业人士而言，打造身临其境的高保真体验始终充满挑战。在渲染大型数据集和驱动最新的超高分辨率高级 XR 头显设备时，
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2025年 3月 5日

借助 NVIDIA Omniverse 将 AR 体验串流到 Apple iPad

最近在 MWC 巴塞罗那宣布 ，开发者现在可以将使用 NVIDIA Omniverse 构建的增强现实（AR）体验流式传输到 Apple…
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数据科学

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2026年 9月 21日

借助 NVIDIA Earth-2，将您的最新观测结果转化为及时的天气决策

越来越多的天气敏感型行业可以获得观测结果，从而更早、更局部地了解不断变化的天气状况。能源公司收集风能和太阳能资产的测量数据，
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2026年 9月 15日

使用 NVIDIA FLARE 跨 Docker、Kubernetes 和 Slurm 扩展联合学习

联邦学习 (FL) 项目通常从简单的设置开始：一个服务器、几个客户端和每个站点的一个数据集。随着这些项目的发展，
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2026年 9月 10日

使用 BioNeMo 推理运行时进行高吞吐量结构预测

生物分子结构预测现在通常以蛋白质组规模运行，其目标是高效地将整个工作列表移动到工作流中。
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2026年 9月 8日

介绍 CUDA Rust：用于编写 GPU 内核的两条轨道

2026 年 9 月，NVIDIA 宣布将在 Rust 中采用原生 GPU 编程。CUDA C++ 和 CUDA Python…
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2026年 8月 25日

在 NVIDIA Dynamo 中借助阴影引擎恢复在数秒内恢复 LLM 推理能力

当 LLM 引擎进程失败时，标准恢复路径涉及冷重启。这需要从存储中将权重加载到 HBM 中，编译内核并捕获 NVIDIA CUDA 计算图。
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2026年 8月 25日

CUDA Python 1.0：稳定的 API、一个基础、完整的平台访问

多年来，需要 GPU 的 Python 开发者有两种现实选择：一是充分学习 NVIDIA CUDA C++ 以编写扩展程序，
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2026年 8月 21日

适用于大规模金融工具的 GPU 加速集群

使用 AdaptGrow (一种 GPU 加速的矩阵分解算法) 将滚动相关性和尾依赖性矩阵转换为硬集群、
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2026年 8月 19日

使用 NVIDIA FLARE 构建联邦多模态 AI 工作流

现代视觉语言模型 (VLM)可以支持视觉问答、字幕和图像文本推理等任务。然而，在实践中，
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