CUDA

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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2026年 6月 16日

构建您自己的金融智能交易基础模型

现代金融网络上的每一次刷卡、转账和付款都会对人类行为模式进行编码。事务数据是企业掌握的最丰富的信号之一。然而，
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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

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 1日

在 NVIDIA JetPack 7.2 中部署具有高显存效率的边缘代理就绪型 AI

随着 AI 智能体 从数字世界转向物理环境，他们可以轻松使用 NVIDIA Jetson，通过优化的内存和性能加速现实世界的部署。
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2026年 5月 26日

借助 NVIDIA CompileIQ 自动调整功能提升内核性能

NVIDIA CompileIQ 解决了性能工程中最棘手的问题之一：找到为特定工作负载解锁最佳性能的编译器选项。 想象一下，
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2026年 5月 26日

使用 NVIDIA CUDA Tile 在 C++ 中开发高性能 GPU 内核

开发者现在可以在现有的大型 C++ GPU 代码库中使用 NVIDIA CUDA Tile 编程，
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2026年 5月 26日

NVIDIA CUDA 13.3 通过 C++ 中的平铺式编程、编译器自动调整和 Python 更新来增强 GPU 开发

NVIDIA CUDA 13.3 为整个 CUDA 生态系统的开发者带来了新功能和性能优化。通过在 C++ 中引入 NVIDIA CUDA…
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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 14日

NVIDIA NVbandwidth：测量 GPU 互连和显存性能的必备工具

在编写 CUDA 应用程序时，要编写出色的代码，您需要关注的最重要的一点是数据传输性能。这适用于单 GPU 和多 GPU 系统。
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2026年 4月 9日

如何加速蛋白质组规模的蛋白质结构预测

蛋白质很少像单个单体那样独立发挥作用。大多数生物过程由与其他蛋白质相互作用的蛋白质控制，形成蛋白质配合物，
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