最近文章

2026年 2月 10日

使用加速计算在大型研究设施中实时引导科学实验

设计和建造独特科学研究设施的科学家与工程师同样面临诸多挑战，其中包括处理超出当前计算基础设施承载能力的海量数据速率，
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2026年 2月 10日

R²D²：基于 NVIDIA Isaac Lab 拓展多模态机器人学习

构建强大的智能机器人需要在复杂环境中进行测试。然而，在现实世界中收集数据不仅成本高昂、耗时漫长，还常常伴随高风险。
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2026年 2月 9日

借助 NVIDIA TensorRT LLM AutoDeploy 实现推理优化自动化

NVIDIA TensorRT LLM 使开发者能够为大语言模型 (LLM) 构建高性能推理引擎，但传统上部署新架构往往需要大量手动工作。
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2026年 2月 6日

NVFP4 加速 AI 训练与推理的三大方式

新兴的 AI 模型在规模和复杂性上持续增长，对训练和推理的计算性能需求日益提升，已远超摩尔定律所能满足的范畴。
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2026年 2月 5日

Painkiller RTX 如何通过生成式 AI 大规模重塑游戏资产

Painkiller RTX为小型团队如何通过集成生成式 AI，在庞大的视觉目标与有限资源之间实现平衡，树立了新的标杆。
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2026年 2月 5日

如何构建合规的 AI 模型蒸馏合成数据工作流

专用 AI 模型用于执行特定任务或解决特定问题。然而，如果您曾尝试对特定领域的模型进行微调或蒸馏，可能会遇到一些障碍，例如：
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2026年 2月 4日

如何使用 Nemotron 为 RAG 构建文档处理流程

如果您的 AI 智能体能够像读取文本文件一样轻松地即时解析复杂的 PDF、提取嵌套表格并“查看”图表中的数据，该怎么办？
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2026年 2月 4日

基于 NVIDIA GPU 加速端点构建 Kimi K2.5 多模态视觉语言模型

Kimi K2.5 是 Kimi 模型家族最新推出的开放式视觉语言模型（VLM）。作为通用型多模态模型，Kimi K2.5…
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2026年 2月 2日

使用混合专家并行优化混合专家训练的通信

在 LLM 训练中，超大规模多专家模型 (MoE) 的专家并行 (EP) 通信面临巨大挑战。EP 通信本质上属于多对多模式，
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2026年 1月 30日

沙箱代理工作流与执行风险管理的实用安全指南

AI 编码智能体通过简化任务和推动测试驱动的自动化开发，使开发者能够更高效地工作。然而，它们也引入了一个常被忽视的重要攻击面：
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2026年 1月 30日

使用通用稀疏张量建立可扩展的稀疏生态系统

稀疏张量是向量、矩阵以及高维数组在包含大量零元素情况下的推广形式。由于其在存储、计算和功耗方面的高效性，稀疏张量在科学计算、
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2026年 1月 30日

借助 CUDA Tile IR 后端推进 OpenAI Triton 的 GPU 编程

NVIDIA CUDA Tile 是基于 GPU 的编程模型，其设计目标是为 NVIDIA Tensor Cores 提供可移植性，
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2026年 1月 28日

更新视觉语言模型的分类器规避

AI 架构的进步解锁了多模态功能，使 Transformer 模型能够在统一的上下文中处理多种类型的数据。例如，
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2026年 1月 28日

借助动态上下文并行和 NVIDIA Megatron Core 加速可变长度训练

本文介绍了应用于 NVIDIA Megatron Core 中的一种新型调度方法 — — 动态上下文并行 (Dynamic-CP) ，
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2026年 1月 28日

基于时间的公平共享实现 Kubernetes 集群 GPU 分配均衡

NVIDIA Run:ai v2.24 引入了基于时间的公平分享，这是一种全新的调度模式，可为 Kubernetes 集群实现公平分享调度，
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2026年 1月 27日

通过开放式即插即用产品加速扩散模型

大规模扩散模型的近期进展深刻改变了生成式 AI 在多个领域的应用，涵盖图像合成、音频生成、3D 素材创建、分子设计等。
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