GB200
2026年 7月 10日
借助主机卸载减少基于 JAX 的 LLM 训练中的高带宽内存瓶颈
在充分利用计算能力之前,大语言模型 (LLM) 训练工作负载越来越多地遇到 GPU 显存限制。模型权重、梯度、优化器状态、
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2026年 7月 10日
借助 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 加速端到端协同折叠性能
生物分子结构预测以及与 OpenFold3 等模型的联合折叠现已成为主流的大规模工作负载,为药物研发和蛋白质设计提供支持。
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2026年 7月 9日
针对大规模分子动力学的 GPU 主动通信实用指南
分子动力学 (MD) 模拟是计算科学领域要求最严苛的工作负载之一。使用它们,研究人员可以非常详细地观察原子行为,从蛋白质折叠到药物和材料发现。
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2026年 7月 8日
在 NVIDIA GB200 NVL72 上使用 GPU 加速的 Presto 运行低延迟分析工作负载
Presto 是一个开源分布式 SQL 引擎,可对超大型数据集快速运行交互式查询。在 NVIDIA GPU 上,
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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 16日
NVIDIA Blackwell 凭借业界领先的规模和性能超越 MLPerf 训练 6.0
NVIDIA 对 MLPerf Training v6.0 进行了彻底的测试,这是 MLCommons 联盟开发的最新版行业标准 AI…
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2026年 6月 15日
借助高级融合内核提高 MoE 训练吞吐量
多专家模型 (MoE) 已迅速成为现代大规模 AI 系统的基础组件。它们之所以得到广泛采用,是因为它们能够显著提高模型容量,
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2026年 5月 21日
借助 Slurm 拓扑感知型作业调度功能,在 NVIDIA GB200 NVL72 上实现百万兆级性能
随着AI模型的规模和复杂性持续提升,要充分发挥现代加速基础设施的性能,关键在于如何合理分配工作负载以及硬件的部署方式。
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2026年 5月 21日
在电信 AI 工厂构建词元+ Metered AI 服务
全球各地的电信公司正基于主权AI工厂基于NVIDIA云合作伙伴(NCP)参考架构,建设,使政府、企业和初创公司能够以适当的控制力、
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