硬件/ 半导体

2026年 10月 29日

为机器学习原子间相互作用势解锁 Tensor Core 性能

原子模拟可帮助研究人员了解分子和材料的行为方式，包括化学反应、相变和机械故障。这些模拟需要在成本准确性方面进行权衡。密度泛函理论 (DFT)…
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2026年 10月 21日

借助 NVIDIA DSX POD，更快、更可预测地实现高效 AI 能力

AI 工厂将能源转化为智能。但在 AI 工作负载生成首个 token 之前，运营商必须将计算、网络、存储、电力、
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2026年 10月 20日

从 0 到 1：我们在 NVIDIA DGX Spark™ 上做出第一个 AI 项目

一支 12–15 岁少年小组，如何从第一次部署本地模型开始，逐步掌握 Skills、跑通工作流，并把想法做成真正的产品网页。
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2026年 10月 16日

使用 NVIDIA RTX Spark 在一台机器上进行编码、测试和部署

AI 智能体正在改变软件的构建方式。开发者已经从手动编写每一行代码转变为指导代理编写大部分代码。因此，当前的工作流分为笔记本电脑、
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2026年 10月 14日

使用 NVIDIA NeMo Gym 优化用于芯片设计的智能体可靠性和工具调用效率

AI 智能体在复杂的芯片设计工作流程中显著提高了生产力，但其倾向于产生看似合理但错误的伪影，从而使可靠性成为生产采用的主要障碍。
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2026年 9月 15日

NVIDIA NVLink 6 如何为 AI 工厂提供多层弹性

对于大型 AI 工厂的运营商而言，最大化连续输出对于提高生产力至关重要。在大规模 AI 训练中，
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2026年 9月 14日

借助 NVIDIA Transformer 引擎在 JAX 中加速无模型 MoE 训练

多专家模型 (MoE) 已成为大规模 AI 模型训练中的关键架构趋势之一。DeepSeek、Qwen 和 Mixtral 是 MoE…
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2026年 9月 2日

使用预测解码共同设计 AI 模型，加快 LLM 推理速度

本文是关于 AI 模型协同设计的系列文章中的第三篇。它探讨了如何使用预测性解码在保持准确性的同时加速 LLM 推理，
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2026年 8月 26日

NVIDIA NVLink Fusion 将 NVHBM 引入新一代 AI 基础设施

AI 工厂必须支持日益庞大的模型和更复杂的推理工作负载。为了满足 AI 工作负载永无止境的计算需求，
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2026年 8月 25日

在 NVIDIA Dynamo 中借助阴影引擎恢复在数秒内恢复 LLM 推理能力

当 LLM 引擎进程失败时，标准恢复路径涉及冷重启。这需要从存储中将权重加载到 HBM 中，编译内核并捕获 NVIDIA CUDA 计算图。
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2026年 8月 24日

NVIDIA Vera Rubin 和 Blackwell 为代理式 AI 每瓦性能设定新标准

AI 智能体已将推理从单轮交互扩展到多步骤工作流，这些工作流能够进行推理、调用工具、协调子智能体，
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2026年 8月 13日

NVIDIA × 火山引擎：云端一站式具身智能研发协同方案

火山引擎 veOmniverse 深度整合 NVIDIA 在具身智能方向的核心能力，围绕“数据采集—数据扩增—VLA+RL 后训练—仿真评测”…
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2026年 8月 11日

NVIDIA JetPack 7.2.1 新增代理式视频技能和 T3000 仿真

从机器人和智能视频分析到工业自动化、医疗健康、媒体处理和远程操作，视频是 NVIDIA Jetson 应用的核心数据路径。
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2026年 8月 4日

告别 Token 焦虑：用 NVIDIA DGX Spark 打造游戏 UGC 多智能体“AI 圆桌”协作系统

我们是来自苏州大学的学生开发团队。在 挑战杯中国大学生创业计划竞赛，中，本文介绍的这套多智能体协作系统帮助我们获得了 江苏省一等奖。
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2026年 7月 31日

共同设计 AI 模型注意力，实现快速的交互式长上下文推理

随着代理式和长上下文工作负载变得常见，上下文长度增加，注意力消耗更大比例的推理时间 (图 1) 。由于注意力现在主宰了成本，
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2026年 7月 27日

案例分享 | 基于 NVIDIA DGX Spark 的智能安防与工业智能方案开发应用

在智慧城市安防升级与工业智能制造转型背景下，传统安防监控与工业运维模式普遍面临诸多瓶颈。为了打破这些技术限制，
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