Intermediate Technical

2025年 11月 19日

使用 GPU 加速计算构建更好的量子位

从药物研发到材料科学，量子计算有望深刻变革科学与工业领域。然而，构建实用的大规模量子计算机仍面临严峻的工程挑战，
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2025年 11月 19日

借助 BroRL 中的扩展功能突破强化学习训练限制

在使用可验证奖励的强化学习（RL）训练大语言模型（LLM）时，一个极具挑战性的问题是如何突破性能瓶颈。
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2025年 11月 18日

借助 NVIDIA Alchemi，利用 AI 驱动仿真加速化学与材料发现

几乎所有制造产品都依赖于化学与材料科学的支持。然而，新发现不仅成本高昂、耗时漫长，还常常受限于试错法。传统的计算方法，
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2025年 11月 17日

融合 AI 与科研的癌症治疗领域开创性科学家

人工智能正在重塑科学研究与创新的方式。科学家可以借助AI生成、汇总、整合并分析科学数据。AI模型能够从人类科学家可能忽略的数据中识别出模式，
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2025年 11月 17日

NVIDIA NVQLink 架构加速计算与量子处理器融合

量子计算正步入一个加速计算与量子处理器深度融合推动技术进步的新阶段。控制和测量量子处理单元（QPU）的硬件面临严峻的计算挑战，
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2025年 11月 13日

如何为您的游戏或应用启用神经网络着色

在过去的 25 年中，实时渲染的发展始终由硬件的持续进步所推动。其目标是在 16 毫秒内生成尽可能高保真的图像，这一需求促进了图形硬件、
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2025年 11月 13日

通过 Python API 利用 CuTe DSL 实现 CUTLASS C++ 级性能

CuTe，是 CUTLASS 3.x 的核心组件，它提供了统一的代数体系，用于描述数据布局和线程映射，
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2025年 11月 10日

在 Kubernetes 上启用 NVIDIA GB200 NVL72 及以上型号的多节点 NVLink

NVIDIA GB200 NVL72 将 AI 基础设施提升至全新高度，在大语言模型训练以及可扩展、低延迟推理工作负载的运行方面实现显著突破。
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2025年 11月 10日

如何将数学问题的推理速度提升 4 倍

大语言模型能够解决具有挑战性的数学问题。然而，若要实现其大规模高效运行，仅依靠一个强大的模型检查点还远远不够。
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2025年 11月 10日

使用 GPU 加速的 Polars DataFrame 训练 XGBoost 模型

PyData 生态系统的一大优势在于其出色的互操作性，能够支持数据在专注于探索性分析、模型训练与推理的各类库之间无缝流转。
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2025年 11月 10日

构建可扩展且容错的 NCCL 应用

NVIDIA 集合通信库（NCCL）提供了一套面向低延迟和高带宽通信的集合操作 API，支持 AI 工作负载从单台主机上的少量 GPU…
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2025年 11月 7日

构建交互式AI智能体，加速机器学习任务

在开始分析之前，数据科学家通常需要投入大量时间清理和准备大型非结构化数据集，这一过程对编程与统计专业知识要求较高。特征工程、
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2025年 11月 6日

利用 NVIDIA cuVS 加速 Faiss 中的 GPU 向量搜索

随着企业收集的非结构化数据日益增多，并更加广泛地应用大语言模型（LLM），对更高效、更具可扩展性系统的需要也愈发迫切。
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2025年 11月 5日

使用 PyTorch 和 NVIDIA BioNeMo Recipes 扩展生物学 Transformer 模型

训练拥有数十亿乃至数万亿参数的模型依赖于先进的并行计算技术。研究人员需要在不牺牲计算速度和内存效率的前提下，合理组合并行策略，选用高效加速库，
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2025年 11月 4日

R²D²：基于感知引导的多步骤精细操作任务与运动规划

传统的任务与运动规划（TAMP）系统在机器人操作应用中通常依赖静态模型运行，因此在面对新环境时往往表现不佳。将感知与操作相融合，
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2025年 11月 4日

如何使用 OpenFold3 NIM 预测生物分子结构

几十年来，生物学中最深奥的谜题之一，便是氨基酸链如何自发折叠成复杂而精密的生命结构。尽管研究人员精心构建了各种模拟与统计模型，
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