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2025年 12月 17日

借助 NVIDIA Isaac Sim 与 World Labs Marble 加速机器人仿真环境构建

一直以来，为机器人仿真构建逼真的 3D 环境是一项非常耗费人力的工作，往往需要数周的手动建模与配置。如今，借助生成式世界模型，
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2025年 12月 17日

利用 Aether 项目将 Apache Spark 工作负载在 Amazon EMR 上大规模迁移至 GPU

数据是现代业务的燃料，但依赖基于 CPU 的 Apache Spark 管道 会带来高昂的成本。这些系统天生速度较慢，需要庞大的基础设施，
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2025年 12月 16日

塑造 2025 年的 AI 工厂、物理 AI 以及模型、智能体和基础设施的进步

对于使用 NVIDIA 技术的开发者和研究人员而言，2025 年是又一个具有里程碑意义的年份。在数据中心功耗与计算设计、AI 基础设施、
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2025年 12月 16日

使用 Skip Softmax 加速 NVIDIA TensorRT-LLM 中的长上下文推理

对于大规模部署 LLM 的机器学习工程师来说，这个等式既熟悉又无情：随着上下文长度的增加，注意力计算成本呈爆炸式增长。
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2025年 12月 15日

NVIDIA CUDA-X 加速 DuckDB 全新 Sirius GPU 引擎，刷新 ClickBench 性能纪录

NVIDIA 正在与威斯康星大学麦迪逊分校合作，通过开源 Sirius 引擎将 GPU 加速分析引入 DuckDB。 DuckDB 因其简洁、
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2025年 12月 15日

减小 CUDA 二进制大小以在 PyPI 上分发 cuML

从 25.10 版本开始，现在可以直接从 PyPI 下载用于 pip 安装的 cuML wheels。
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2025年 12月 15日

利用 NVIDIA MGX 为未来数据中心提供灵活高效性能

重塑计算格局的 AI 热潮将在 2026 年进一步加速扩展。随着模型能力与计算能力的突破持续推动发展，
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2025年 12月 15日

深入解析 NVIDIA Nemotron 3：使其高效精准的技术、工具与数据

代理式 AI 系统日益依赖协同运行的智能体集合，包含检索器、规划器、工具执行器、验证器等，它们需在大规模上下文上长时间协同工作。
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2025年 12月 12日

R²D²：结合仿真与语言模型提升机器人操作能力

机器人操控系统在进入动态现实环境时，难以应对持续变化的物体、光照条件及接触动力学。此外，仿真与现实之间的差距，以及未经过优化的抓手或工具，
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2025年 12月 11日

采用 NVIDIA Spectrum-X 以太网的新一代 AI 工厂遥测

随着 AI 数据中心迅速演变为 AI 工厂，传统的网络监控方法已难以满足需求。工作负载日益复杂，基础设施快速扩展，
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2025年 12月 11日

基于 NVIDIA Jetson 的边缘 AI 入门指南：面向机器人的大语言模型、视觉语言模型和基础模型

在小型、低功耗的边缘设备上运行先进的 AI 和计算机视觉工作流正变得越来越具有挑战性。机器人、智能摄像头和自主设备需要实时智能来感知、
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2025年 12月 10日

更高效的漏洞检测：Compute Sanitizer 编译时插桩如何增强内存安全性

CUDA C++ 是一种带有扩展功能的标准 C++，支持函数在 GPU 的多个并行线程上执行。它在推动广泛应用的同时，
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2025年 12月 9日

五大 AI 模型优化技术，实现更快速、更智能的推理

随着 AI 模型规模不断扩大，架构日益复杂，研究人员和工程师正持续探索新技术，以优化 AI 系统在生产环境中的性能并降低总体成本。
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2025年 12月 8日

使用 NVSentinel 自动监控 Kubernetes AI 集群健康状态

Kubernetes 支持生产环境中绝大多数 AI 工作负载。然而，维护 GPU 节点、保障应用稳定运行、持续推进训练任务，
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2025年 12月 5日

NVIDIA Kaggle 大师夺冠人工智能竞赛

NVIDIA 的研究人员在周五的 Kaggle 竞赛中拔得头筹，这一赛事被业界许多人视为对人类在人工智能（AGI）领域进展的一次实时检验。
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2025年 12月 4日

专注于你的算法——让 NVIDIA CUDA Tile 来处理硬件细节

NVIDIA CUDA 13.1 推出 NVIDIA CUDA Tile，这是自 2006 年 NVIDIA CUDA 平台发明以来，
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