深入了解

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 10月 6日

DOCA GPUNetIO 如何跨 NVIDIA 软件堆栈统一 GPU 初始化网络

GPU 应用程序越来越需要网络和数据移动，以实现由 GPU 控制的一流操作，而非主机驱动的服务。当 CPU 位于每个网络事务的中间位置时，
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2026年 10月 6日

控制 GPU 共享如何处理绿色环境

GPU 应用越来越多地由在单个进程中同时运行的多个独立组件组成：延迟敏感型运算符以及面向吞吐量的后台内核；数据预处理阶段以及模型推理；
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2026年 9月 30日

微调适用于沙特阿拉伯阿拉伯语方言的 NVIDIA Nemotron，以及通往其他语言的路径

自动语音识别不仅要处理主导预训练数据的语言和风格，还必须处理人们的实际讲话方式。区域方言和本地录音条件通常代表性不足，
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2026年 9月 30日

使用 NVIDIA Dynamo-Triton 部署 HSTU 生成式推荐系统

生成式推荐 (GR) 系统正在成为实现大规模个性化的强大新方法。GR 没有将推荐视为一组孤立的检索、排序和预测阶段，
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2026年 9月 30日

借助 NVIDIA cuObject 和 NVIDIA SCADA 服务器 SDK 扩展 AI 存储访问

AI 基础架构工程师、存储开发者和云服务提供商需要快速安全地访问高容量文件和对象存储，以支持 AI 工作负载。
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2026年 9月 29日

设计原生 AI：构建 NVIDIA TensorRT 模型连接的经验教训

并行工作、模型系列隔离、可逆更改和 GPU 支持的验证塑造了围绕编码代理设计的开源项目 NVIDIA TensorRT Model…
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2026年 9月 28日

NVIDIA 开放代理安全平台：硅内智能体持续监控参考

要了解代理式 AI的现状，不妨考虑一下技术领域的最新变革：互联网在 20 世纪 90 年代的兴起。这既新颖又充满了各种可能性。
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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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2026年 9月 21日

如何评估从工具调用到任务完成的 AI 智能体

当您发布 AI 智能体 时，关键问题是它能否在实时环境中跨数十次连续工具调用执行工作链，并在步骤失败时恢复。
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2026年 9月 16日

使用代理式 AI 将 CUDA Tile 操作从 Python 转换为 Rust

cuTile Rust () 是一个基于图块的系统，用于使用 Rust 编程语言进行安全的惯用 GPU 内核创作。
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2026年 9月 15日

密集与 MoE 模型：活动参数、吞吐量以及选择每个模型的时间

一个包含 300 亿个参数的模型如何仅对每个 token 激活 300 亿个参数，同时仍然使用更大模型的容量？Nemotron 3.5…
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2026年 9月 15日

NVIDIA Groq 3 LPX 确定性执行如何在 NVIDIA Vera Rubin 上推动节能高效的高交互性推理

功率是 AI 工厂 的决定性限制。由于 AI 工作负载需要一个完整的计算平台来为其提供服务，
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