TensorRT-LLM

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

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 8月 24日

NVIDIA Vera Rubin 和 Blackwell 为代理式 AI 每瓦性能设定新标准

AI 智能体已将推理从单轮交互扩展到多步骤工作流，这些工作流能够进行推理、调用工具、协调子智能体，
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2026年 8月 20日

生成式推荐系统如何大规模重新定义 RecSys

推荐系统 (RecSys) 是消费互联网行业最常见的机器学习问题之一，但众所周知，很难进行大规模训练和服务。
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2026年 7月 31日

共同设计 AI 模型注意力，实现快速的交互式长上下文推理

随着代理式和长上下文工作负载变得常见，上下文长度增加，注意力消耗更大比例的推理时间 (图 1) 。由于注意力现在主宰了成本，
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2026年 7月 10日

AI 模型协同设计：硬件友好型 LLM 设计

AI 性能可归结为三个维度： 部署必须平衡这三者：如果响应速度缓慢，就会浪费高准确度；如果每个用户的体验滞后，则原始吞吐量就意味着微不足道。
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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 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 12日

NVIDIA 在首个代理式 AI 基准测试中实现了领先的代理式编码性能

AI 智能体从根本上改变了推理工作负载的复杂性。到目前为止，业界一直在努力定义用于衡量推理系统在这些条件下的性能的标准。
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2026年 6月 12日

在 NVIDIA 加速基础设施上使用 MiniMax M3 部署长上下文推理和代理式工作流

随着企业 AI 采用的规模扩大，开发者越来越多地不得不将分散的工作流拼接在一起，即分别用于文本、视觉和代码的模型，从而导致复杂性增加、
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2026年 6月 9日

模型量化：借助 NVIDIA TensorRT 将 FP8 检查点转变为高性能推理引擎

将量化检查点转换为 NVIDIA TensorRT 引擎可以弥合模型优化与生产部署之间的差距，从而实现更快的推理速度、
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2025年 5月 2日

借助 NVIDIA 在生产应用中集成和部署 Tongyi Qwen3 模型

阿里巴巴近期发布了其开源的混合推理大语言模型（LLM）通义千问 Qwen3，此次 Qwen3 开源模型系列包含两款混合专家模型 (MoE)…
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