CUDA

2026年 8月 31日

运行 NVIDIA BioNeMo NIM 微服务，在 Claude Science 中进行蛋白质结构预测

代理式 AI 正在改变研究方式。AI 科学家可以阅读论文、提出假设、调用模型，并确定下一步要优先进行的实验。
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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 25日

CUDA Python 1.0：稳定的 API、一个基础、完整的平台访问

多年来，需要 GPU 的 Python 开发者有两种现实选择：一是充分学习 NVIDIA CUDA C++ 以编写扩展程序，
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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 18日

AI 编码智能体如何借助 NVIDIA ALCHEMI 工具包解锁材质模拟

原子模拟需要三件事：科学知识、模拟的计算高效实现，以及模拟堆栈的可访问接口。 第一个领域仍然是研究人员的研究领域，
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2026年 7月 30日

使用 NVIDIA nvmath-python 大规模运行高性能核心数学运算

NVIDIA nvmath-python 是一个库，旨在弥合 Python 科学社区与 NVIDIA CUDA-X 数学库之间的差距。
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2026年 7月 23日

使用 NVIDIA OptiX 工具包调试光线追踪应用

NVIDIA OptiX 光线追踪引擎是一种应用框架，可在 GPU 上实现出色的光线追踪性能。
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2026年 7月 15日

在 NVIDIA CUDA 13.3 中使用无带乘法构建更快的加密技术

15 年多来，x86 CPU 一直附带用于无携带乘法的专用硬件指令。它是一个小但却很棘手的基元，位于经过身份验证的加密、
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2026年 7月 10日

NVIDIA CUDA 中的内核融合：优化内存流量并启动开销

针对 GPU 优化代码的方法有很多。在本文中，您将了解内核融合如何提高内存带宽并减少内核启动用度，
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2026年 7月 10日

借助 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 加速端到端协同折叠性能

生物分子结构预测以及与 OpenFold3 等模型的联合折叠现已成为主流的大规模工作负载，为药物研发和蛋白质设计提供支持。
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2026年 7月 7日

使用 NVIDIA Nemotron 构建用于工业警报管理的分析 AI 智能体

工业机械产生的警报数量超过技术人员能够进行分类的数量。对于每个需要跟进的重要警报，技术人员都会提取历史背景，确定正确的程序，
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2026年 6月 30日

使用 NVIDIA Nsight 开发者工具优化神经重建工作流

NVIDIA Omniverse NuRec 是一种神经重建工作流，
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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

使用 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 打造适用于生命科学发现的 AI 科学家

AI 科学家正在成为科学计算的新界面。这些智能体可以阅读论文、编写代码、生成假设、调用 API、检查文件并对结果进行迭代。
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2026年 6月 22日

CCCL 运行时：适用于 CUDA 的现代 C++ 运行时

NVIDIA CUDA 核心计算库 (CCCL) 可为 CUDA 开发者提供令人愉悦且高效的 C++ 和 Python 抽象。它具有以下特性：
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2026年 6月 16日

使用 NVIDIA XR AI 为 AR 眼镜和 XR 设备构建 AI 智能体

为 AR 眼镜和可穿戴设备打造的开发者面临着基础设施缺口。硬件已准备就绪，但要打造 AI 体验，需要集成实时摄像头和麦克风流、
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