GB200

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 24日

通过 cuBLAS 中的浮点仿真释放 Tensor Core 性能

NVIDIA CUDA-X 数学库提供基础的数值计算模块，帮助开发者在人工智能和科学计算等多个高性能计算领域中部署加速应用程序。
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2025年 10月 20日

在 NVL72 机架级系统上使用 Wide Expert Parallelism 扩展大型 MoE 模型

现代 AI 工作负载已远超单 GPU 推理服务的能力范围。模型并行技术通过在多个 GPU 之间高效划分计算任务，
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2025年 9月 9日

NVIDIA Rubin CPX 加速百万级以上 token 上下文工作负载的推理性能和效率

推理正成为人工智能复杂性的前沿领域。现代模型正逐步演变为具备多步推理能力、持久化记忆和长时程上下文理解的代理式系统，使其能够胜任软件开发、
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2025年 9月 9日

NVIDIA Blackwell Ultra 首次亮相 MLPerf 完成推理新纪录

随着大语言模型（LLM）规模的不断扩大，其智能水平也显著提升，领先开发者推出的开放模型已具备数千亿参数。与此同时，
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2025年 8月 22日

揭秘 NVIDIA Blackwell Ultra：推动 AI 工厂时代的芯片动力

作为 NVIDIA Blackwell 架构系列的最新成员，NVIDIA Blackwell Ultra GPU 依托核心创新，
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2025年 8月 13日

Dynamo 0.4 最新版本提供高达 4 倍性能提升、基于 SLO 自动扩展和实时可观察性

近期，OpenAI 的 gpt-oss、月之暗面的 Kimi K2 等多个新的前沿开源模型相继问世，标志着大语言模型 (LLM)…
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2025年 8月 7日

在单个 NVIDIA Grace Hopper 超级芯片上使用 XGBoost 3.0 训练 TB 级数据集

梯度提升决策树 (GBDT) 驱动着从实时欺诈过滤到 PB 级需求预测的各种功能。由于其先进的准确性、
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2025年 8月 7日

使用 JIT 编译在 cuDF 中高效转换

RAPIDS cuDF 提供了一系列用于使用 GPU 处理数据的 ETL 算法。对于 pandas 用户，
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2025年 7月 28日

新的 GB300 NVL72 功能如何为 AI 提供稳定的动力

电网的设计目的是支持相对稳定的负载，例如照明、家用电器和以恒定功率运行的工业机器。但如今的数据中心，尤其是运行 AI 工作负载的数据中心，
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2025年 6月 18日

抢先体验 NVIDIA GB200 系统如何帮助 LMarena 构建评估 LLM 的模型

在 NVIDIA 和 Nebius 的帮助下，加州大学伯克利分校的 LMArena 可以更轻松地了解哪些大语言模型在特定任务中表现出色。
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2025年 6月 6日

NVIDIA GB200 NVL72 和 NVIDIA Dynamo 如何提升 MoE 模型的推理性能

最新一批开源大语言模型 (LLMs) 采用了 Mixture of Experts (MoE) 架构，如 DeepSeek R1、
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2025年 6月 4日

NVIDIA Blackwell 在 MLPerf Training v5.0 中实现高达 2.6 倍的性能提升

创建先进的大语言模型 (LLM) 的过程始于预训练过程。预训练最先进的模型具有很高的计算要求，因为热门的开放权重模型具有数百亿到数千亿个参数，
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2025年 5月 20日

NVIDIA 800V HVDC 架构赋能新一代 AI 工厂发展

AI 工作负载的指数级增长正在增加数据中心的功率需求。传统的 54 V 机架内配电专为千瓦（KW）-scale 机架设计，
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2025年 4月 2日

NVIDIA Blackwell 在 MLPerf Inference v5.0 中实现巨大的性能飞跃

在不断增长的模型大小、实时延迟要求以及最近的 AI 推理的推动下， 大语言模型 (LLM) 推理的计算需求正在快速增长。与此同时，
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2025年 3月 25日

借助 NVIDIA Mission Control 实现 AI 工厂自动化

DeepSeek-R1 等先进的 AI 模型证明，企业现在可以构建专用于自己的数据和专业知识的尖端 AI 模型。
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