中级技术

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 22日

面向游戏开发者的新功能：DLSS 5 (支持 3D 引导神经渲染) 、NVIDIA ACE 更新和全新 RTX Kit 功能

NVIDIA DLSS 5 引入了 DLSS 3D 引导神经网络渲染和精细控制，可帮助游戏开发者在保留艺术意图的同时添加逼真的照明和材质细节。
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2026年 9月 22日

使用 AI 智能体和 NVIDIA Isaac ROS 加速 ROS 2 节点

GPU 加速可以加速计算密集型机器人工作负载，但仅凭快速的 CUDA 内核并不能保证快速的 ROS 2 图形。当消息在节点之间移动时，
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2026年 9月 21日

借助 NVIDIA Dynamo-Triton 中的 NVIDIA TensorRT 多设备集成，简化跨多个 GPU 的模型服务

生成式 AI 对计算和内存的需求日益超出单个 GPU 的能力。NVIDIA TensorRT 多设备推理是一项新功能，
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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 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 18日

借助 AIPerf 对 LLM 进行大规模基准测试推理

在系统上部署模型。启动后，提示得到响应。难题是：速度快吗？ 直觉可能会引导您发送 curl 命令、手动滚动异步脚本或另一个一次性负载生成器。
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2026年 9月 16日

如何使用 AI 智能体准备用于仿真的 3D 场景

代理式 AI 工作流可用于为数字孪生准备和验证物理 AI 系统。智能体可以检查 3D 场景、在OpenUSD 中生成仿真相关数据、
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2026年 9月 16日

TensorRT Edge-LLM 在 Jetson AGX Thor 上实现 MLPerf Edge Agentic Benchmark 6.4 倍加速

AI 智能体正从云数据中心转向车辆、机器人和其他边缘设备。与只回答单个提示的聊天机器人不同，智能体需要执行一系列步骤。它会选择工具、评估结果，
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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 NVLink 6 如何为 AI 工厂提供多层弹性

对于大型 AI 工厂的运营商而言，最大化连续输出对于提高生产力至关重要。在大规模 AI 训练中，
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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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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 14日

借助 NVIDIA Transformer 引擎在 JAX 中加速无模型 MoE 训练

多专家模型 (MoE) 已成为大规模 AI 模型训练中的关键架构趋势之一。DeepSeek、Qwen 和 Mixtral 是 MoE…
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