BlueField DPU

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 1日

借助 NVIDIA DOCA 智能体技能，更快地在 NVIDIA BlueField 上构建应用程序

AI 智能体正在逐渐成为开发工作流程中的标配，但通用型智能体在设计时并未充分考虑 NVIDIA DOCA 这类专用基础设施软件构建的需求。
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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 8月 24日

NVIDIA BlueField-4 为代理式 AI 工厂提供新的 Scale-In 网络基础设施

传统的云基础设施为可预测的通用工作负载和标准接口而设计。代理式 AI 工厂连接不同的用户、代理、应用、数据源和存储系统，
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2026年 8月 3日

NVIDIA Vera 存储基准测试：加速 AI 原生存储的加密、压缩、完整性检查和恢复

存储是每个代理式 AI 工作流中不可或缺的组成部分。当智能体检索企业知识、访问持久内存、重用键值 (KV) 缓存数据、执行工具并生成新结果时，
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2026年 7月 21日

在 NVIDIA GB300 NVL72 上进行 MoE 预训练创下世界纪录

前沿模型预训练已融合多专家模型 (MoE) ，这从根本上改变了对大规模 AI 训练的限制。随着每 token 的计算量下降，
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2026年 7月 16日

借助 NVIDIA BlueField 实现极致协同设计，扩展代理式 AI 工厂

代理式 AI 改变了 AI 工厂的基础设施模式。在生成最终答案之前，一个请求可以触发多次模型调用、工具调用、内存查找、策略检查、
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2026年 7月 1日

NVIDIA BlueField DPU：助力 AI 云兼顾效率与可信

随着大模型和高性能 AI 业务全面上云，用户的核心诉求正在从“有没有算力”转向“算力是否可控、是否隔离可信、能否高效调度”。
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2026年 5月 31日

借助 NVIDIA DOCA 芯片级安全，推进代理式 AI 的 AI 基础设施建设

AI 时代正在催生一种新型基础设施：AI 工厂。AI 工厂能将数据转化为智能，赋能规模空前的自主AI 智能体。借助加速计算，
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2024年 7月 23日

使用 NVIDIA Bluefield-3 DPU 与 DDN 存储集成加速 AI 基础架构

随着 AI 成为组织创新和竞争优势不可或缺的一部分，对高效且可扩展的基础设施的需求比以往任何时候都更加迫切。
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2024年 6月 10日

聚焦：思科借助 NVIDIA BlueField-3 DPU 提高工作负载安全性和运营效率

随着网络攻击变得越来越复杂，组织必须不断采用先进的解决方案来保护其关键资产。其中一种解决方案是Cisco Secure Workload，
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2024年 5月 6日

为企业提供增强的人工智能 5G 安全的智能交通分流

保护私有 5G 和边缘应用带来了许多挑战。复杂的基于 AI 和 ML 的攻击活动需要安全性来实时响应。
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2024年 1月 30日

借助加速网络实现数据中心现代化

加速网络将 CPU、GPU、DPU（数据处理单元）或 SuperNIC 组合成加速计算结构，专门设计用于优化网络工作负载。
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2024年 1月 24日

借助 NVIDIA DOCA 2.5 提供高效、高性能的 AI 云

作为面向数据中心基础设施开发者的全面软件框架， NVIDIA DOCA 已被领先的 AI、云、企业和 ISV 创新者采用。DOCA 2.5…
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