云服务

2026年 11月 5日

使用 NVIDIA DSX OS 配置、认证和运行 Kubernetes GPU 集群

一个性能不佳的 GPU 可能会降低整个分布式训练作业的速度。节点可以通过基本的运行状况检查并显示正常利用率，
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2026年 11月 2日

借助 NVIDIA 身份识别诊断分布式 AI 工作负载故障

在分布式 AI 工作负载中，一个错误就会产生一系列症状。GPU 或网络事件可能会随着其他 rank 上的 NCCL 错误、
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2026年 11月 2日

让 Kubernetes 在首发日即支持 NVIDIA Vera Rubin 的 AI

为 NVIDIA Vera Rubin 等新 GPU 硬件配置和优化 Kubernetes 非常复杂且容易出错。驱动程序、内核、运行时、网络、
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2026年 10月 30日

为 NVIDIA Dynamo 构建经过验证的 Kubernetes 运行时

构建 AI 应用的团队需要从模型配置到工作推理端点的可重复路径。NVIDIA Dynamo 是一个分布式推理框架，
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2026年 10月 27日

使用 NVIDIA CUDA 13.4 在 Kubernetes 中实现显存增强 GPU 共享

许多 AI 工作负载只需要 GPU 的一小部分。为每台 GPU 配备整台设备会导致容量闲置；
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2026年 10月 26日

NVIDIA Minerva 如何将遥测混转化为 GPU 产量峰值

AI 工厂是迄今为止技术上最复杂的运营环境之一。数十万个 GPU、NVIDIA Spectrum-X 以太网横向扩展、横向扩展和横向扩展结构、
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2026年 10月 21日

NVIDIA OpenShell 参考架构如何大规模保护和治理 AI 智能体工作负载

自主智能体可以工作数小时处理复杂任务，访问文件、工具、互联网，并催生其他智能体进行协作。长时间执行复杂任务会增加风险：智能体可能会下载代码、
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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 6日

AICR v1.0：开放、稳定且可验证的 GPU 集群配置

GPU 加速的 Kubernetes 集群依赖于数十个组件的兼容版本，每个组件都有自己的发布周期：主机内核、GPU 驱动程序、容器运行时、
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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 3日

如何在联邦 Kubernetes 和 AI 平台上携带用户身份

现代 AI 平台不再是单一登录屏幕背后的单一应用。用户可以从中央门户开始，打开受治理的数据集，启动数据所在的 Notebook，
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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 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 30日

NVIDIA 示例云：释放 AI 基础设施全部性能的经验教训

由相同的 NVIDIA H100、GB200 NVL72 或 GB300 NVL72 系统构建的两个 AI…
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2026年 7月 24日

ModelExpress：以光速分发模型伪影

每移动一个字节都会产生一定的成本。随着模型检查点数量增长到数百 GB 甚至一 TB，这一成本会迅速增加。更糟糕的是，
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2026年 7月 9日

借助 NVIDIA NeMo 生成用于金融 AI 研究的合成数据

金融自然语言处理 (NLP) 的微调 LLM 受到有限且不平衡的数据的限制。现实世界的金融新闻过度代表收益和股票动态，而信用评级变化、
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