精选

2026年 6月 25日

使用 NVIDIA TensorRT 和多设备推理支持，跨多个 GPU 扩展 AI 推理

生成式 AI 工作负载的显存和计算预算正迅速超出单个 GPU。对于构建媒体生成工作流的推理开发者而言，
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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

通过全栈推理和训练优化，更大限度地提高 AI 工厂的能效

为运行 AI 工厂，电力成本可占运营支出（OpEx）的 40%。每瓦可用于开销、数据摄取、训练，或为客户生成 token。
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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 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

电信公司如何利用代理式 AI 构建自主网络

电信运营商正在跨网络运营、客户服务和后台工作流采用 AI，但大多数运营商仍处于自主化的早期阶段。例如，在网络运营中，
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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 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 22日

深入了解适用于机器人的 NVIDIA Halos：适用于物理 AI 的全栈功能安全系统

物理 AI—即在工厂、仓库、医院和家中与人类自主协作的机器人——的到来比大多数人预期的要快。随着空间变得越来越非结构化，机器人走出牢笼，
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2026年 6月 12日

在 NVIDIA 加速基础设施上使用 MiniMax M3 部署长上下文推理和代理式工作流

随着企业 AI 采用的规模扩大，开发者越来越多地不得不将分散的工作流拼接在一起，即分别用于文本、视觉和代码的模型，从而导致复杂性增加、
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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 10日

为 AI 工厂设计生产就绪型电池能源存储系统

AI 工厂正在改变数据中心基础设施的功能。 与传统数据中心不同，AI 工厂旨在大规模制造智能。它们运行功率密集型训练和推理工作负载，
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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 9日

模型量化：借助 NVIDIA TensorRT 将 FP8 检查点转变为高性能推理引擎

将量化检查点转换为 NVIDIA TensorRT 引擎可以弥合模型优化与生产部署之间的差距，从而实现更快的推理速度、
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2026年 6月 9日

借助 AI 智能体和 NVIDIA FLARE Auto-FL 加速联邦学习研究

联邦学习 (FL) 研究通常从一个看似简单的问题开始：我们接下来应该尝试什么？在实验开始之前，新的聚合规则、FedProx 系数、
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2026年 6月 9日

借助智能体技能和 NVIDIA Nemotron 语音，更快地评估临床 ASR 模型

训练语音 AI 模型以正确识别或合成临床术语异常困难。药物名称如 Acetaminophen、Amlodipine、
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