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2026年 10月 29日

为机器学习原子间相互作用势解锁 Tensor Core 性能

原子模拟可帮助研究人员了解分子和材料的行为方式，包括化学反应、相变和机械故障。这些模拟需要在成本准确性方面进行权衡。密度泛函理论 (DFT)…
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2026年 10月 27日

使用 NVIDIA CUDA 13.4 在 Kubernetes 中实现显存增强 GPU 共享

许多 AI 工作负载只需要 GPU 的一小部分。为每台 GPU 配备整台设备会导致容量闲置；
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2026年 10月 27日

NVIDIA RTX Spark 助力游戏中的神经网络渲染和 AI 角色

NVIDIA RTX Spark 是一款全新 Windows PC 平台，适用于轻薄型笔记本电脑和紧凑型台式机中的 AI 开发、创作和游戏。
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2026年 10月 27日

微调 NVIDIA Nemotron 以了解本地规则，而不仅仅是本地语言

随着 AI 在全球的普及，不同语言和文化的人们都在日常生活的更多方面使用 AI。通用语言模型是一个强大的基础，
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2026年 10月 27日

在 NVIDIA DGX Spark 上提升 MoE 推理的 3 种方法

更快地生成 token 的第一步是确定限制推理性能的因素。在 NVIDIA DGX Spark 上的 Inclusion AI 对 Ling…
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2026年 10月 26日

NVIDIA Minerva 如何将遥测混转化为 GPU 产量峰值

AI 工厂是迄今为止技术上最复杂的运营环境之一。数十万个 GPU、NVIDIA Spectrum-X 以太网横向扩展、横向扩展和横向扩展结构、
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2026年 10月 26日

NVIDIA Mission Control 2.5 如何为 Kubernetes 带来自主恢复

在数千个 GPU 上训练大规模 AI 模型是一项高风险操作，必须内置监控和自动化，才能大规模优化集群弹性和正常运行时间。
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2026年 10月 23日

借助全局性能调优器扩展 NVIDIA TensorRT 性能优化，超越单一构建路线，第 2 部分

全局性能调优器是 NVIDIA TensorRT 11.1 中发布的一项自动性能调优功能。它通过为不同的模型自定义不同的优化，
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2026年 10月 23日

借助全局性能调优器扩展 NVIDIA TensorRT 性能优化，超越单一构建路线，第一部分

部署经过训练的神经网络不仅仅是将每个运算符转换为 GPU 内核。这是一个编译问题，有许多合理的答案。例如，
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2026年 10月 23日

使用 AI 智能体教会像 Microdock 这样的机器人在模拟环境中行走

教机器人在障碍物路线中导航不仅仅是一种行走策略。机器人必须感知周围环境，保持平衡，并在障碍物阻挡前方道路时调整动作。开发这些功能涉及多个阶段：
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2026年 10月 22日

如何使用 NVIDIA GPUDirect Storage 在 Python 中将数据读入 GPU 显存

GPU 应用程序正在使用日益强大的加速器处理不断增长的数据集。根据 2025 年斯坦福 AI 指数，
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2026年 10月 22日

在 8 个 NVIDIA DGX Spark 节点上运行前沿 AI 模型

AI 开发者不再只是运行单个模型，而是并行编排多个模型、关联推理调用，以及尝试需要数百 GB 内存的前沿架构。
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2026年 10月 21日

使用奖励引导推理时间搜索，使用 RFD4-Proteina 设计蛋白质

蛋白质设计是一个搜索问题。为 8 个残基的蛋白质序列选择氨基酸，可以实现超过 250 亿种组合。为 100 个残基的蛋白质序列选择氨基酸，
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2026年 10月 21日

深入了解 NVIDIA Sentry：运行时安全 AI 智能体

AI 智能体可以完成任务，但也可能跨越安全边界。最近发生的事件表明，智能体可以利用工具、凭证和服务来规避安全控制，以实现其既定目标。
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2026年 10月 21日

NVIDIA OpenShell 参考架构如何大规模保护和治理 AI 智能体工作负载

自主智能体可以工作数小时处理复杂任务，访问文件、工具、互联网，并催生其他智能体进行协作。长时间执行复杂任务会增加风险：智能体可能会下载代码、
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2026年 10月 21日

使用代理辅助工作流开发 AI Factory 数字孪生

构建 AI 工厂数字孪生 需要开发者将场地规划、设备资产和工程要求引入一致的模型，以便团队检查、修改和准备模拟。
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