Advanced Technical

2025年 12月 4日

NVIDIA CUDA 13.1 引入 NVIDIA CUDA Tile 等新功能，为下一代 GPU 编程提供更强动力

NVIDIA CUDA 13.1 是自 CUDA 二十年前发明以来，规模最大、内容最全面的一次更新。 最新的版本包含一系列新功能与改进，
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2025年 11月 24日

模型量化：核心概念、实现方法与关键作用

随着 AI 模型日益复杂，往往超出可用硬件的承载能力，量化技术已成为应对这一挑战的关键手段，使资源密集型模型得以在受限的硬件上运行。
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2025年 11月 10日

生成式 AI 超分辨率利用可扩展的低计算模型加速天气预报

随着AI在天气和气候预测模型中的广泛应用，NVIDIA Earth-2平台提供了基于GPU优化的软件堆栈，以及用于加速解决方案的库和工具。
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2025年 11月 10日

在 NVIDIA NCCL 2.28 中使用新的 Device API 和基于拷贝引擎的集合通信实现通信和计算的融合

NVIDIA 集合通信库（NCCL）的最新版本引入了突破性的通信与计算融合技术，可显著提升多 GPU 和多节点系统中的通信吞吐量，降低延迟，
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2025年 9月 9日

如何利用跨区域 (Scale-Across) 网络将分布式数据中心连接成大型 AI 工厂

AI 技术日益复杂，训练与推理领域的新进展对数据中心提出了更高的要求。尽管数据中心的功能正在迅速扩展，但其基础设施受限于基本的物理条件，
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2025年 8月 21日

更少的编码，更多的科学：借助 OpenACC 和统一内存简化 GPU 上的海洋建模

NVIDIA HPC SDK v25.7 为采用 GPU 加速的高性能计算（HPC）应用开发者带来了重大突破。
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2025年 8月 13日

使用 ProRL v2 通过长时间训练扩展 LLM 强化学习

目前，AI 领域最引人注目的问题之一是大型语言模型 (LLM) 是否可以通过持续强化学习 (RL) 继续改进，或者其能力是否最终会达到顶峰。
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2025年 8月 7日

在单个 NVIDIA Grace Hopper 超级芯片上使用 XGBoost 3.0 训练 TB 级数据集

梯度提升决策树 (GBDT) 驱动着从实时欺诈过滤到 PB 级需求预测的各种功能。由于其先进的准确性、
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2025年 8月 4日

NVIDIA CUDA-Q 0.12 扩展了用于开发硬件性能量子应用的工具集

NVIDIA CUDA-Q 0.12 引入了新的仿真工具，可加速研究人员开发量子应用和设计高性能量子硬件。 借助新的 API，
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2025年 8月 1日

通过训练后量化优化 LLM 的性能和准确性

量化是开发者的核心工具，旨在以最小的开销来提高推理性能。通过以可控的方式降低模型精度，无需重新训练，该技术可显著降低延迟、
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2025年 7月 23日

PDF 数据提取方法及其在信息检索中的应用

PDF 是共享财务报告、研究论文、技术文档和营销材料等信息的常用文件格式之一。然而，在构建有效的检索增强生成 (RAG) 系统时，
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2025年 7月 16日

CUTLASS：基于张量和空间微核处理多维数据的原理抽象

在生成式 AI 时代，充分发挥 GPU 的潜力对于训练更好的模型和大规模服务用户至关重要。通常，
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2025年 7月 2日

通过低精度量化优化用于图像编辑的 FLUX.1 Kontext

FLUX.1 Kontext 是 Black Forest Labs 最近发布的模型，是对社区图像生成模型的一项令人着迷的补充。
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2025年 6月 9日

借助 EoRA 快速恢复 LLM 压缩错误的免微调方法

模型压缩技术已经过广泛探索，可减少为大语言模型 (LLM) 或其他大型神经网络提供服务所需的计算资源。 但是，与未压缩的模型相比，
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2025年 5月 27日

在 NVIDIA Grace Hopper 上训练大型语言模型的高级优化策略

虽然分析有助于识别效率低下的情况，但高级优化策略对于解决硬件限制和有效扩展 AI 工作负载至关重要。在本文中，我们将探讨 CPU 卸载、
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2025年 5月 22日

特级大师专业提示：使用 cuML 通过堆叠夺得 Kaggle 竞赛冠军

堆叠是一种先进的表格数据建模技术，通过结合多个不同模型的预测来实现高性能。利用 GPU 的计算速度，可以高效地训练大量模型。
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