AI 工厂

2026年 10月 21日

使用代理辅助工作流开发 AI Factory 数字孪生

构建 AI 工厂数字孪生 需要开发者将场地规划、设备资产和工程要求引入一致的模型，以便团队检查、修改和准备模拟。
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2026年 10月 21日

借助 NVIDIA DSX POD，更快、更可预测地实现高效 AI 能力

AI 工厂将能源转化为智能。但在 AI 工作负载生成首个 token 之前，运营商必须将计算、网络、存储、电力、
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2026年 10月 13日

NVIDIA Run:ai 现已开源，成为 NVIDIA DSX AI Factory 平台的一部分

NVIDIA 正在将完整的 NVIDIA Run:ai 平台作为开源软件提供，使客户、
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2026年 9月 30日

借助 NVIDIA cuObject 和 NVIDIA SCADA 服务器 SDK 扩展 AI 存储访问

AI 基础架构工程师、存储开发者和云服务提供商需要快速安全地访问高容量文件和对象存储，以支持 AI 工作负载。
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2026年 9月 23日

在 AI 工作负载落地之前验证 GPU 集群就绪情况

GPU 集群可以通过每一次运行状况检查，但仍然无法运行 AI 工作负载。即使每个 GPU、网络链路和 POD 都报告正常，512…
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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 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 1日

如何在不超支的情况下调整 GPU 大小以实现 AI 推理和 TCO

AI 采用率的激增正在改变从聊天机器人到内容生成的方方面面。尽管如此，一个常见的痛点仍然存在：
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2026年 8月 24日

十亿瓦级 AI 和以太网演进：Spectrum-X 以太网如何重塑规则

生成式 AI 的迅猛发展从根本上改变了数据中心的设计。随着分布式模型训练的规模扩展到数十万个 GPU，
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2026年 8月 24日

利用 NVIDIA DSX MaxLPS 最大化 AI 工厂的单位功耗性能

AI 工厂是功率受限的工业系统。问题不再是一个数据中心可以容纳多少个 GPU，而是每个可用兆瓦级的 GPU 可以输出多少 AI 输出。
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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 24日

利用 NVIDIA Vera CPU 应对智能体 AI 集群面临的挑战

AI 工厂是互联系统，其中集群经济性取决于整个堆栈将电力和资本转化为已完成智能体任务的效率。GPU 运行模型时，CPU 会处理编排、
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2026年 8月 24日

NVIDIA Groq 3 LPX 如何在 NVIDIA Vera Rubin 上实现长上下文的超快交互性

NVIDIA Groq 3 LPX 是适用于 NVIDIA Vera Rubin 平台 的交互式 AI 推理加速器。
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2026年 8月 12日

如何为 NVIDIA AI 工厂选择全栈可观察性

AI 基础架构跨越多个层，从计算和网络到存储、编排和应用。当性能下降时，识别来源可能很困难，因为在某一层观察到的症状可能源于堆栈中的其他地方。
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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

深入了解 NVIDIA Rubin GPU 架构：助力代理式 AI 时代

最初是离散 AI 模型训练和面向人类的聊天界面，后来演变为始终在线的 AI 工厂，致力于大规模生产智能。现在，
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