精选

2026年 4月 30日

借助适用于 RTX 运行时的 NVIDIA TensorRT 加速虚幻引擎神经网络推理

神经网络技术越来越多地用于计算机图形，以提高图像质量、性能和简化内容创作。超分辨率、降噪和神经网络渲染等方法有助于实时引擎更高效地工作，
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2026年 4月 30日

借助 NVIDIA DLSS 4.5、RTX 和 Unreal Engine 5 构建 AI 驱动的游戏

现在，游戏开发者可以开始集成 NVIDIA DLSS 4.5 动态多帧生成、6 倍多帧生成，
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2026年 4月 30日

如何在 ComfyUI 中构建、运行和扩展高质量的创作者工作流

如今，创意和可视化团队可以利用更精简的团队制作更多格式的素材。生成式 AI 可以加速这项工作，
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2026年 4月 30日

使用 AI 智能体自动翻译 GPU 内核：将 cuTile Python 转换为 cuTile.jl

NVIDIA CUDA Tile（cuTile）是一种基于图块的编程模型，可让开发者以图块为单位进行操作（如加载、存储和矩阵乘积累加），
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2026年 4月 24日

使用 NVIDIA Blackwell 和 GPU 加速端点构建 DeepSeek V4

DeepSeek 刚刚发布了第四代旗舰模型，推出 DeepSeek-V4-Pro 和 DeepSeek-V4-Flash 两款产品，
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2026年 4月 20日

更大限度地提高内存效率，在 NVIDIA Jetson 上运行更大的模型

开源生成式 AI 模型的迅猛发展正在推动数据中心向物理世界中运行的机器迈进。开发者渴望在边缘部署这些模型，
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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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