精选

2026年 4月 16日

如何使用 NVIDIA DeepStream 编码智能体构建视觉 AI 工作流

开发实时视觉 AI 应用给开发者带来了重大挑战，通常需要复杂的数据工作流、无数行代码和漫长的开发周期。
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2026年 4月 14日

使用 NVIDIA ALCHEMI 工具包为化学和材料科学构建自定义原子模拟工作流

几十年来，计算化学一直面临准确性与速度之间的拔河。密度泛函理论 (DFT) 等 Ab initio 方法提供高保真度，但计算成本高昂，
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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 2日

借助 Gemma 4，让 AI 更贴近边缘和设备端

随着最新 Gemma 4 多模态和多语言模型的推出，Gemmaverse 得以扩展，
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2026年 4月 2日

为资本市场实现单位数微秒级延迟推理

在算法交易中，缩短对市场事件的响应时间至关重要。为了与高速电子市场保持同步，对延迟敏感的公司通常使用 FPGA 和 ASIC 等专用硬件。
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2026年 3月 19日

NVIDIA Vera Rubin POD：7 个芯片、5 个机架级系统、1 台 AI 超级计算机

人工智能由 token 驱动。每个提示、推理步骤和智能体交互都会生成 tokens。在过去一年中，token 的消耗量增长了数倍，
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2026年 3月 18日

如何使用 NVIDIA AI-Q 和 LangChain 构建用于企业搜索的深度智能体

虽然消费者 AI 提供了强大的功能，但工作场所工具通常会因数据不连贯和上下文有限而受到影响。 基于 LangChain 构建，
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2026年 3月 17日

借助 NVIDIA 构建 AI 网格：随时随地编排智能

AI 原生服务暴露了 AI 基础设施的新瓶颈：随着数百万用户、智能体和设备需要访问智能，
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2026年 3月 16日

使用仿真构建医院自动化机器人系统

医疗健康行业面临着需求 – 能力的结构化危机：预计到 2030 年，全球将短缺约 1000 万临床医生，每年将进行数十亿次诊断检查，
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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 3月 16日

使用 NVIDIA OpenShell 更安全地运行自主、自演化代理

AI 已经从跟随你指令的助手发展为独立行动的智能体。这些被称为“爪”的智能体可以达成目标，找出实现目标的方法，并无限执行任务，
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2026年 3月 16日

NVIDIA Vera CPU 为 AI 工厂提供高性能、高带宽和高效率

AI 在不断发展，推理模型对 token 的需求不断增加，对 AI 基础设施的每一层都提出了新的要求。计算比以往任何时候都更需要高效扩展，
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2026年 3月 16日

借助 NVIDIA DSX Air 设计、仿真并扩展 AI 工厂基础设施

构建 AI 工厂的复杂性源于需要高效集成计算、网络、安全与存储系统。为了快速部署 AI 并提高投资回报率，全新 NVIDIA DSX Air…
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2026年 3月 13日

借助 NVIDIA Cosmos 世界基础模型扩展合成数据和物理 AI 推理

新一代 AI 驱动的机器人 人形机器人 以及 智能汽车 取决于高保真、物理感知的训练数据。如果没有多样化且具有代表性的数据集，
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2026年 3月 11日

隆重推出 Nemotron 3 Super：用于代理式推理的开放式混合式 Mamba-Transformer MoE

代理式 AI 系统需要具有专业深度的模型来自主解决密集的技术问题。它们必须在推理、编码和长上下文分析方面表现出色，同时保持足够的效率，
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2026年 3月 5日

控制 NVIDIA CCCL 中的浮点确定性

如果使用相同的输入数据进行多次运行时能够产生完全一致的逐位计算结果，则该计算被称为确定性计算。这看似简单，但在实际中却难以实现，
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