Blackwell

2026年 10月 19日

在 NVIDIA CUDA Tile 中使用高性能前向传递内核加速 Mamba-2

NVIDIA CUDA Tile (cuTile) 是一种基于 Python 的 DSL 和并行编程模型，适用于 NVIDIA GPU，
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2026年 10月 16日

使用 NVIDIA RTX Spark 在一台机器上进行编码、测试和部署

AI 智能体正在改变软件的构建方式。开发者已经从手动编写每一行代码转变为指导代理编写大部分代码。因此，当前的工作流分为笔记本电脑、
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2026年 10月 15日

在 NVIDIA GB300 NVL72 上扩展基于 Meta Muse Spark Open 的自主编程工作流程

Meta 推出 Muse Spark Open，这是一个经过编码优化的 816B 混合专家 (MoE) 模型，
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2026年 10月 12日

ReplaySSM：重新思考状态存储，加快混合模型解码速度

混合模型将状态空间模型 (SSM) 层与几个注意力层交织在一起。NVIDIA Nemotron 3、Qwen3.5 到 Qwen3.8、
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2026年 10月 7日

制造机器的机器

我们如何教会机器人组装 GB300 测试托盘，以及它在机器人学习、
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2026年 9月 30日

微调适用于沙特阿拉伯阿拉伯语方言的 NVIDIA Nemotron，以及通往其他语言的路径

自动语音识别不仅要处理主导预训练数据的语言和风格，还必须处理人们的实际讲话方式。区域方言和本地录音条件通常代表性不足，
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2026年 9月 27日

NVIDIA DSX MaxLPS 如何更大限度地提高 AI 工厂的吞吐量和效率

每一个未使用的功率都是剩余的容量。AI 工厂通常是为每个 GPU 达到峰值功率这一不太可能出现的时刻而提供，从而创建一个保护缓冲区，
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2026年 9月 22日

借助 NVIDIA 机密计算实现私有高性能生产级 AI 推理

随着大语言模型 (LLM) 推理越来越多地在个人、企业和受监管环境中处理敏感信息和专有模型上下文，数据必须在可信环境中处理。
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2026年 9月 14日

借助 NVIDIA Transformer 引擎在 JAX 中加速无模型 MoE 训练

多专家模型 (MoE) 已成为大规模 AI 模型训练中的关键架构趋势之一。DeepSeek、Qwen 和 Mixtral 是 MoE…
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2026年 9月 10日

从晶圆到第一个 Token：使用 Nemotron 和 Palantir Foundry 编写供应链专业知识

NVIDIA 拥有世界上最大、最复杂的供应链之一，其性能从晶圆到第一个 token 来衡量。间隔分为两部分。从芯片到机架的运行时间 (…
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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 26日

在 NVIDIA GB300 NVL72 上使用 Qwen3.8-Flash-Next 进行代理式编码实验

阿里巴巴发布了 Qwen3.8-Flash-Next 的模型权重，作为即将推出的 Qwen4 架构的预览，供开发者试验和评估。
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2026年 8月 25日

在 NVIDIA Dynamo 中借助阴影引擎恢复在数秒内恢复 LLM 推理能力

当 LLM 引擎进程失败时，标准恢复路径涉及冷重启。这需要从存储中将权重加载到 HBM 中，编译内核并捕获 NVIDIA CUDA 计算图。
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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 8月 12日

在 NVIDIA GB300 NVL72 上部署参数量达 2.4T 的 Qwen3.8-2.4T-A95B 模型，并支持可配置推理

阿里巴巴发布了其最大的开放权重模型 Qwen3.8-2.4 T-A95B (Qwen3.8-Max) 的开放权重，
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