Deep dive

2026年 2月 28日

开发者可用 5 款全新数字孪生产品构建 6G 网络

要实现 6G，电信行业必须应对一项根本性挑战：如何设计、训练并验证那些过于复杂而无法在现实世界中进行测试的 AI 原生网络。
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2026年 2月 25日

借助 NVIDIA Blackwell Ultra 提升 Softmax 的效率

LLM 上下文长度呈爆炸式增长，架构正朝着更复杂的注意力机制发展，例如多头潜在注意力（MLA）和分组查询注意力（GQA）。因此，
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2026年 2月 23日

采用 NVFP4 低精度训练提升吞吐量，兼顾精度无损

随着 AI 模型和数据集规模的不断扩大，仅依赖更高精度的 BF16 训练已难以满足需求。训练吞吐量预期、内存限制以及成本上升等关键挑战，
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2026年 2月 19日

借助 NVIDIA 多实例 GPU 和 NUMA 节点定位加速数据处理

NVIDIA Ampere、NVIDIA Hopper 和 NVIDIA Blackwell 系列中的 NVIDIA 旗舰数据中心 GPU…
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2026年 2月 18日

在 NVIDIA Run:ai 中利用 GPU 解锁大规模 Token 吞吐能力

随着 AI 工作负载的扩展，实现高吞吐量、高效资源利用和可预测的延迟变得愈发关键。 NVIDIA Run:ai 通过智能调度和动态 GPU…
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2026年 2月 10日

使用加速计算在大型研究设施中实时引导科学实验

设计和建造独特科学研究设施的科学家与工程师同样面临诸多挑战，其中包括处理超出当前计算基础设施承载能力的海量数据速率，
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2026年 2月 2日

使用混合专家并行优化混合专家训练的通信

在 LLM 训练中，超大规模多专家模型 (MoE) 的专家并行 (EP) 通信面临巨大挑战。EP 通信本质上属于多对多模式，
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2026年 1月 30日

沙箱代理工作流与执行风险管理的实用安全指南

AI 编码智能体通过简化任务和推动测试驱动的自动化开发，使开发者能够更高效地工作。然而，它们也引入了一个常被忽视的重要攻击面：
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2026年 1月 30日

使用通用稀疏张量建立可扩展的稀疏生态系统

稀疏张量是向量、矩阵以及高维数组在包含大量零元素情况下的推广形式。由于其在存储、计算和功耗方面的高效性，稀疏张量在科学计算、
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2026年 1月 30日

借助 CUDA Tile IR 后端推进 OpenAI Triton 的 GPU 编程

NVIDIA CUDA Tile 是基于 GPU 的编程模型，其设计目标是为 NVIDIA Tensor Cores 提供可移植性，
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2026年 1月 28日

基于时间的公平共享实现 Kubernetes 集群 GPU 分配均衡

NVIDIA Run:ai v2.24 引入了基于时间的公平分享，这是一种全新的调度模式，可为 Kubernetes 集群实现公平分享调度，
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2026年 1月 13日

了解 NVIDIA cuOpt 如何通过原始启发式算法加速混合整数优化

NVIDIA cuOpt 是一款 GPU 加速的优化引擎，旨在为大规模复杂决策问题提供高效、高质量的解决方案。 混合整数规划（MIP）…
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2026年 1月 9日

多智能体仓库 AI 命令层实现卓越运营和供应链智能

仓库的自动化程度从未如此之高，数据也从未如此丰富，运营要求同样日益提升，但许多仓库仍依赖于无法跟上需求的系统。吞吐量持续攀升，
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2026年 1月 9日

重塑大模型内存：以上下文为训练数据，实现测试时学习

我们在新闻中不断看到拥有更大上下文窗口的大型语言模型（LLM），它们承诺能够同时查看完整的对话历史、大量书籍或多个代码库。然而，
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2026年 1月 8日

NVIDIA TensorRT Edge-LLM 加速汽车与机器人领域的 LLM 和 VLM 推理

大语言模型（LLM）与多模态推理系统正迅速突破数据中心的局限。越来越多的汽车与机器人领域的开发者希望将对话式 AI 智能体、
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2026年 1月 7日

借助 NVIDIA BlueField Astra 重新定义 NVIDIA Vera Rubin NVL72 的安全 AI 基础设施

大规模 AI 创新正在推动对加速计算基础设施的空前需求。训练万亿参数基础模型，采用分解架构支持这些模型，并以高吞吐量处理推理工作负载，
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