精选

2025年 11月 12日

NVIDIA Blackwell 架构席卷 MLPerf Training v5.1 基准测试

NVIDIA Blackwell 架构在 MLPerf Training v5.1 的各项基准测试中均实现了更快的训练速度，
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2025年 11月 10日

在 Kubernetes 上启用 NVIDIA GB200 NVL72 及以上型号的多节点 NVLink

NVIDIA GB200 NVL72 将 AI 基础设施提升至全新高度，在大语言模型训练以及可扩展、低延迟推理工作负载的运行方面实现显著突破。
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2025年 11月 10日

如何将数学问题的推理速度提升 4 倍

大语言模型能够解决具有挑战性的数学问题。然而，若要实现其大规模高效运行，仅依靠一个强大的模型检查点还远远不够。
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2025年 11月 10日

生成式 AI 超分辨率利用可扩展的低计算模型加速天气预报

随着AI在天气和气候预测模型中的广泛应用，NVIDIA Earth-2平台提供了基于GPU优化的软件堆栈，以及用于加速解决方案的库和工具。
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2025年 11月 10日

使用 GPU 加速的 Polars DataFrame 训练 XGBoost 模型

PyData 生态系统的一大优势在于其出色的互操作性，能够支持数据在专注于探索性分析、模型训练与推理的各类库之间无缝流转。
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2025年 11月 10日

构建可扩展且容错的 NCCL 应用

NVIDIA 集合通信库（NCCL）提供了一套面向低延迟和高带宽通信的集合操作 API，支持 AI 工作负载从单台主机上的少量 GPU…
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2025年 11月 10日

在 NVIDIA NCCL 2.28 中将通信和计算与新的设备 API 和复制引擎集合融合

NVIDIA 集合通信库（NCCL）的最新版本引入了突破性的通信与计算融合技术，可显著提升多 GPU 和多节点系统中的通信吞吐量，降低延迟，
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2025年 11月 7日

使用 ComputeEval 2025.2 对 AI 生成的 CUDA 代码进行 LLM 基准测试

AI 编码助手能否编写高效的 CUDA 代码？为了更准确地衡量并提升其能力，我们构建了 ComputeEval，一个可靠且开源的基准测试工具，
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2025年 11月 7日

构建交互式AI智能体，加速机器学习任务

在开始分析之前，数据科学家通常需要投入大量时间清理和准备大型非结构化数据集，这一过程对编程与统计专业知识要求较高。特征工程、
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2025年 11月 6日

在 PyTorch 中加速大规模混合专家训练

长期以来，训练大规模多专家（MoE）模型一直属于少数具备深厚基础设施和分布式系统专业知识的高级用户。对大多数开发者而言，
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2025年 11月 6日

利用 NVIDIA cuVS 加速 Faiss 中的 GPU 向量搜索

随着企业收集的非结构化数据日益增多，并更加广泛地应用大语言模型（LLM），对更高效、更具可扩展性系统的需要也愈发迫切。
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2025年 11月 5日

使用 PyTorch 和 NVIDIA BioNeMo Recipes 扩展生物学 Transformer 模型

训练拥有数十亿乃至数万亿参数的模型依赖于先进的并行计算技术。研究人员需要在不牺牲计算速度和内存效率的前提下，合理组合并行策略，选用高效加速库，
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2025年 11月 3日

借助 NVIDIA Clara Reason 推进放射学研究中的可解释 AI

医疗 AI 已步入关键转折阶段。尽管视觉语言模型（VLM）在医学影像领域展现出广阔的应用前景，但其推理过程缺乏临床医生所要求的系统性与透明度，
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2025年 11月 3日

借助 NVIDIA AI Blueprint 深入解析视频分析

企业组织正日益寻求从视频、音频及其他复杂数据源中提取有价值见解的方法。检索增强生成（RAG）技术使生成式AI系统能够利用专有的企业数据，然而，
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2025年 10月 30日

在 Microsoft Azure 上利用 NVIDIA Run:ai 简化 AI 基础设施

现代人工智能工作负载，无论是大规模训练还是实时推理，都需要动态访问高性能 GPU 资源。然而，
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2025年 10月 28日

利用 NVIDIA Nemotron Vision、RAG 和 Guardrail 新模型开发专用 AI 智能体

代理式 AI 是一个由专门的语言模型与视觉模型协同工作的生态系统，负责规划、推理、信息检索以及安全防护。
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