DGX
2026年 7月 27日
案例分享 | 基于 NVIDIA DGX Spark 的智能安防与工业智能方案开发应用
在智慧城市安防升级与工业智能制造转型背景下,传统安防监控与工业运维模式普遍面临诸多瓶颈。为了打破这些技术限制,
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2026年 7月 13日
NVIDIA 正在解码,将色彩代码逻辑错误率降低超过 300 倍
实用的量子计算机需要容错逻辑运算。研究人员正在积极探索许多不同的量子纠错 (QEC) 代码来实现这一点,从而提高量子处理单元 (QPU)…
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2026年 7月 9日
针对大规模分子动力学的 GPU 主动通信实用指南
分子动力学 (MD) 模拟是计算科学领域要求最严苛的工作负载之一。使用它们,研究人员可以非常详细地观察原子行为,从蛋白质折叠到药物和材料发现。
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2026年 6月 23日
使用 DFlash 预测解码,在 NVIDIA Blackwell 上将推理性能提升高达 15 倍
随着 AI 系统从单轮交互转向协调的多智能体工作流,低延迟 推理 成为越来越重要。自回归 LLM 按顺序生成 token,
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2026年 6月 22日
借助 DAQIRI 实现用于高速数据采集的实时 AI
当 AlphaFold2 在 2020 年彻底改变药物研发时,
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2026年 6月 10日
在 NVIDIA 上运行 DiffusionGemma,实现开发者就绪型高吞吐量文本生成
构建实时 AI (例如聊天助手、copilot 和代理式工作流) 的开发者通常会受到词元-by-词元生成速度的限制。这限制了响应能力,
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2026年 6月 9日
借助 NVIDIA DGX Spark Enterprise 可管理性,大规模控制 AI 基础设施的生命周期
随着 AI 基础设施的扩展,企业对运营成熟度的期望与日俱增。组织期望这些系统具备可配置、可观察、安全且可大规模管理的特点,
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2026年 6月 2日
使用 Microsoft 和 NVIDIA 的新工具在 Windows PC 上构建个人 AI 智能体
AI 智能体正在改变您与 PC 的交互方式。创作者、开发者和 AI 爱好者已经在广泛使用这些智能体来协助完成编码、
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2026年 6月 1日
在 NVIDIA DGX Spark 上使用更快的模型和多节点集群运行本地 AI 智能体
自主、长期运行的 AI 智能体的兴起带来了一种新型计算需求,即维护大型上下文窗口、生成并发子智能体,以及在不依赖云的情况下持续迭代的任务。
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2026年 4月 1日
使用统一服务和实时 AI 加速 AI 工厂的词元生产
在当今的 AI 工厂环境中,性能并不是理论性的。它是经济、竞争和生存的。可用 GPU 时间每减少 1%,就意味着每小时损失数百万词元。
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2024年 4月 26日
使用张量并行技术进行自动驾驶感知模型训练
由于采用了多摄像头输入和深度卷积骨干网络,用于训练自动驾驶感知模型的 GPU 内存占用很大。
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2024年 4月 23日
借助 Union.ai 和 NVIDIA DGX 云实现 AI 工作流程的大众化
GPU 最初专用于在电子游戏中渲染 3D 图形,主要用于加速线性代数计算。如今,GPU 已成为 AI 革命的关键组成部分之一。 现在,
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2024年 4月 3日
使用 WholeGraph 优化图形神经网络的内存和检索,第 2 部分
大规模图形神经网络 (GNN) 训练带来了艰巨的挑战,特别是在图形数据的规模和复杂性方面。这些挑战不仅涉及神经网络的正向和反向计算的典型问题,
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2024年 2月 26日
使用边缘计算和视频分析检测实时废弃物污染
在过去的几十年里,随着经济发展和城市化进程的推进,废弃物产生率呈上升趋势。废弃物生产量的增加给全球政府带来了巨大的挑战,
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2024年 1月 30日
使用现已推出 Beta 版的 NVIDIA AI Workbench 来创建、共享和扩展企业 AI 工作流程
NVIDIA AI Workbench 现已进入测试阶段,带来了丰富的新功能,可简化企业开发者创建、使用和共享 AI 和机器学习 (ML)…
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2023年 4月 18日
NVIDIA DGX 云与 Oracle 云基础架构上的高性能存储
加速计算的惊人进步是由数据推动的。对于希望在当前快节奏的数字环境中保持领先的企业来说,数据在加速人工智能工作负载方面的作用至关重要。
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