GB200

2026年 6月 23日

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 16日

NVIDIA 对 MLPerf Training v6.0 进行了彻底的测试，这是 MLCommons 联盟开发的最新版行业标准 AI…

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2026年 6月 15日

多专家模型 (MoE) 已迅速成为现代大规模 AI 系统的基础组件。它们之所以得到广泛采用，是因为它们能够显著提高模型容量，

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2026年 5月 21日

随着AI模型的规模和复杂性持续提升，要充分发挥现代加速基础设施的性能，关键在于如何合理分配工作负载以及硬件的部署方式。

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2026年 5月 21日

全球各地的电信公司正基于主权AI工厂基于NVIDIA云合作伙伴（NCP）参考架构，建设，使政府、企业和初创公司能够以适当的控制力、

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2026年 3月 23日

随着大语言模型 (LLM) 推理工作负载的复杂性不断增加，单个单一的服务进程开始达到其极限。预填充和解码阶段具有截然不同的计算配置文件，

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2026年 3月 16日

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 9日

部署和优化大语言模型 (LLM) 以实现高性能、经济高效的服务可能是一项艰巨的工程难题。任何给定工作负载 (例如硬件、并行和预填充/

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2026年 2月 25日

LLM 上下文长度呈爆炸式增长，架构正朝着更复杂的注意力机制发展，例如多头潜在注意力（MLA）和分组查询注意力（GQA）。因此，

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2026年 1月 8日

随着 AI 模型持续变得更加智能，人们能够依赖它们完成日益增多的任务。这导致用户（从消费者到企业）与 AI 的交互愈发频繁，

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