CUDA

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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2026年 3月 16日

NVIDIA Dynamo 1.0 如何助力量产级多节点推理

推理模型的规模正在迅速增长，并且越来越多地集成到与其他模型和外部工具交互的代理式 AI 工作流中。
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2026年 2月 18日

登顶 GPU 内核排行榜：借助 NVIDIA CUDA.compute 实现卓越性能

Python 在符合人体工程学的机器学习领域占据主导地位，但编写真正高效的 GPU 代码历来需要使用 C++ 编写自定义内核，
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2026年 1月 21日

使用 Single Call API 简化 CUB

C++ 模板库 CUB 提供了高性能 GPU 基元算法，但其将内存估计与分配分离的传统“两阶段”API 可能带来使用上的不便。
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2026年 1月 5日

深度解析 NVIDIA Rubin 平台：六款新芯片打造AI超级计算机

AI 已进入工业阶段。 最初是用于执行离散 AI 模型训练和面向人类推理的系统，现已演变为全天候运行的 AI 工厂，持续将功率、
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2024年 7月 2日

使用 CRIU 实现 CUDA 应用程序检查点

CUDA 的检查点和恢复功能通过名为 cuda-checkpoint 的命令行实用程序公开，
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2024年 6月 12日

在 cuBLAS 中引入分组 GEMM API 以及更多性能更新

最新版本 NVIDIA cuBLAS 库版本 12.5 将继续为深度学习（DL）和高性能计算（HPC）工作负载提供功能和性能。
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2024年 5月 21日

使用 QUELO-G 和 CUDA 图进行量子力学增强型药物研发

在药物研发中，人们经常使用基于所谓经典力场的方法，并认为这些方法很有用。然而，人们也广泛认识到，力场模型中缺少一些重要的物理特性，
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2024年 5月 12日

NVIDIA CUDA-Q 新功能提升量子应用程序性能

NVIDIA CUDA-Q（前身为 NVIDIA CUDA Quantum）是一个开源编程模型，旨在构建 量子加速超级计算，充分发挥 CPU、
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2024年 5月 10日

具有条件节点的 CUDA 图的动态控制流

CUDA 图 可以显著提高性能，因为驱动程序能够使用任务和依赖关系的完整描述来优化执行。特别是在静态工作流中，图形可以提供难以置信的好处，
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2024年 3月 27日

高效的 CUDA 调试：将 NVIDIA Compute Sanitizer 与 NVIDIA 工具扩展程序结合使用并创建自定义工具

NVIDIA Compute Sanitizer 是一款功能强大的工具，可以节省时间和精力，同时提高 CUDA 应用程序的可靠性和性能。
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2024年 3月 6日

CUDA 工具包 12.4 增强对 NVIDIA Grace Hopper 和机密计算的支持

最新版本的 CUDA 工具包，即 版本 12.4，继续利用最新的 NVIDIA GPU 来推动加速计算性能。
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2024年 2月 28日

针对药物研发优化 OpenFold 训练

从氨基酸序列预测 3D 蛋白质结构一直是生物信息学领域由来已久的重要问题。近年来，基于深度学习的计算方法不断涌现，并已显示出有希望的结果。
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2024年 1月 5日

在某些场景中使用 cgroup 缩短 CUDA 初始化时间

在多 GPU 平台上运行的许多 CUDA 应用程序通常使用单个 GPU 来满足其计算需求。在这种情况下，应用程序会支付性能损失，
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2023年 4月 14日

GROMACS 2023 中的 CUDA 图指南

GPU 随着新一代的出现而不断加快，通常情况下 GPU 上的每个活动（如内核或内存拷贝）都会很快完成。在过去，
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