最佳实践
2026年 7月 27日
案例分享 | 基于 NVIDIA DGX Spark 的智能安防与工业智能方案开发应用
在智慧城市安防升级与工业智能制造转型背景下,传统安防监控与工业运维模式普遍面临诸多瓶颈。为了打破这些技术限制,
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2026年 7月 14日
排行榜上的经验教训:5000+ Kagglers 教我们如何改进 AI 推理
NVIDIA Nemotron 模型推理挑战赛邀请了 Kaggle 社区探讨一个重点问题:当每个人都从相同的开放模型、基准测试、
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2026年 7月 7日
使用 NVIDIA Nemotron 构建用于工业警报管理的分析 AI 智能体
工业机械产生的警报数量超过技术人员能够进行分类的数量。对于每个需要跟进的重要警报,技术人员都会提取历史背景,确定正确的程序,
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2026年 7月 2日
基于硬件的 AI 安全性不会拖慢您的速度
AI 改变了组织的运营方式,推动了前所未有的生产力和创新水平。但是,数据隐私、主权以及如何保护使用中的数据,
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2026年 6月 30日
使用 NVIDIA Nsight 开发者工具优化神经重建工作流
NVIDIA Omniverse NuRec 是一种神经重建工作流,
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2026年 6月 25日
通过对 Vulkan 描述符堆的端到端支持简化资源绑定
着色器是处理光线、像素、几何图形和纹理等视觉数据以产生特定渲染效果的 GPU 程序。着色器通过称为资源绑定的过程查找必要的数据。
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2026年 6月 23日
通过全栈推理和训练优化,更大限度地提高 AI 工厂的能效
为运行 AI 工厂,电力成本可占运营支出(OpEx)的 40%。每瓦可用于开销、数据摄取、训练,或为客户生成 token。
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2026年 6月 23日
使用 DFlash 预测解码,在 NVIDIA Blackwell 上将推理性能提升高达 15 倍
随着 AI 系统从单轮交互转向协调的多智能体工作流,低延迟 推理 成为越来越重要。自回归 LLM 按顺序生成 token,
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2026年 6月 15日
使用 NVIDIA BioNeMo Recipes 使用 LoRA 微调生物基础模型
基础模型 正在重塑计算生物学。预训练在大量蛋白质或基因组序列的语料库上的模型,如 ESM2 (一种蛋白质语言模型)和 Evo 2 (一种…
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2026年 6月 9日
借助 AI 智能体和 NVIDIA FLARE Auto-FL 加速联邦学习研究
联邦学习 (FL) 研究通常从一个看似简单的问题开始:我们接下来应该尝试什么?在实验开始之前,新的聚合规则、FedProx 系数、
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