GB300 NVL72

2026年 11月 5日

NVIDIA 协同设计的五种方式可更大限度地提高 AI 工厂中每个字节的价值

在 AI 工厂中，高带宽内存 (HBM) 是速度最快、成本最高且最具争议的内存层。在冗余权重副本、
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2026年 10月 15日

在 NVIDIA GB300 NVL72 上扩展基于 Meta Muse Spark Open 的自主编程工作流程

Meta 推出 Muse Spark Open，这是一个经过编码优化的 816B 混合专家 (MoE) 模型，
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2026年 9月 27日

NVIDIA DSX MaxLPS 如何更大限度地提高 AI 工厂的吞吐量和效率

每一个未使用的功率都是剩余的容量。AI 工厂通常是为每个 GPU 达到峰值功率这一不太可能出现的时刻而提供，从而创建一个保护缓冲区，
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2026年 8月 26日

在 NVIDIA GB300 NVL72 上使用 Qwen3.8-Flash-Next 进行代理式编码实验

阿里巴巴发布了 Qwen3.8-Flash-Next 的模型权重，作为即将推出的 Qwen4 架构的预览，供开发者试验和评估。
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2026年 8月 12日

在 NVIDIA GB300 NVL72 上部署参数量达 2.4T 的 Qwen3.8-2.4T-A95B 模型，并支持可配置推理

阿里巴巴发布了其最大的开放权重模型 Qwen3.8-2.4 T-A95B (Qwen3.8-Max) 的开放权重，
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2026年 7月 21日

在 NVIDIA GB300 NVL72 上进行 MoE 预训练创下世界纪录

前沿模型预训练已融合多专家模型 (MoE) ，这从根本上改变了对大规模 AI 训练的限制。随着每 token 的计算量下降，
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