Blackwell

2026年 6月 24日

加速 NVIDIA GPU 上用于物理 AI 应用的 BEV 池化

鸟瞰图 (BEV) 感知是智能汽车 (智能汽车) 、机器人和空间 AI 系统日益常见的设计模式。
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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 16日

如何优化基于 Transformer 的模型以进行低精度训练

Transformer 架构是许多现代大型语言和生成式 AI 模型的支柱。随着这些模型规模的扩大，
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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

使用 NVIDIA BioNeMo Recipes 使用 LoRA 微调生物基础模型

基础模型 正在重塑计算生物学。预训练在大量蛋白质或基因组序列的语料库上的模型，如 ESM2 （一种蛋白质语言模型）和 Evo 2 （一种…
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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 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 8日

在 NVIDIA Blackwell 上使用 NVFP4，使用 JAX 和 MaxText 更快地训练模型

对前沿 LLM 进行预训练，可归结为吞吐量。当数千个加速器的训练规模达到数万亿词元时，
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2026年 5月 26日

借助 NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell 更快地运行关键基因组学和蛋白质折叠工作负载

精准医疗依赖于两项基本能力：在基因组层面了解疾病，以及在分子层面确定治疗方法。 NVIDIA 对精准医疗的贡献不仅限于加速计算，
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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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2026年 4月 30日

如何在 ComfyUI 中构建、运行和扩展高质量的创作者工作流

如今，创意和可视化团队可以利用更精简的团队制作更多格式的素材。生成式 AI 可以加速这项工作，
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2026年 4月 22日

借助 NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition 和 NVIDIA vGPU 20 扩展 AI 就绪型数据中心

从 Microsoft Office 等生产力软件到更复杂的设计和工程工具，AI 集成正在重新定义主流企业应用。
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2026年 4月 1日

使用统一服务和实时 AI 加速 AI 工厂的词元生产

在当今的 AI 工厂环境中，性能并不是理论性的。它是经济、竞争和生存的。可用 GPU 时间每减少 1%，就意味着每小时损失数百万词元。
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