新闻

2026年 6月 25日

通过对 Vulkan 描述符堆的端到端支持简化资源绑定

着色器是处理光线、像素、几何图形和纹理等视觉数据以产生特定渲染效果的 GPU 程序。着色器通过称为资源绑定的过程查找必要的数据。
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2026年 6月 22日

借助 DAQIRI 实现用于高速数据采集的实时 AI

当 AlphaFold2 在 2020 年彻底改变药物研发时，
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2026年 6月 22日

深入了解适用于机器人的 NVIDIA Halos：适用于物理 AI 的全栈功能安全系统

物理 AI—即在工厂、仓库、医院和家中与人类自主协作的机器人——的到来比大多数人预期的要快。随着空间变得越来越非结构化，机器人走出牢笼，
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2026年 6月 16日

使用 NVIDIA ACE Game Agent SDK 和 Unreal Engine 5 插件在设备上构建 AI 配套工具

NVIDIA RTX 技术通过虚幻引擎的 NVIDIA RTX 分支 和 NVIDIA DLSS 虚幻引擎插件 深度集成到虚幻引擎 5 中。
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2026年 6月 16日

NVIDIA Blackwell 凭借业界领先的规模和性能超越 MLPerf 训练 6.0

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 12日

NVIDIA 在首个代理式 AI 基准测试中实现了领先的代理式编码性能

AI 智能体从根本上改变了推理工作负载的复杂性。到目前为止，业界一直在努力定义用于衡量推理系统在这些条件下的性能的标准。
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2026年 6月 12日

在 NVIDIA 加速基础设施上使用 MiniMax M3 部署长上下文推理和代理式工作流

随着企业 AI 采用的规模扩大，开发者越来越多地不得不将分散的工作流拼接在一起，即分别用于文本、视觉和代码的模型，从而导致复杂性增加、
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2026年 6月 10日

在 NVIDIA 上运行 DiffusionGemma，实现开发者就绪型高吞吐量文本生成

构建实时 AI (例如聊天助手、copilot 和代理式工作流) 的开发者通常会受到词元-by-词元生成速度的限制。这限制了响应能力，
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2026年 6月 9日

借助 NVIDIA DGX Spark Enterprise 可管理性，大规模控制 AI 基础设施的生命周期

随着 AI 基础设施的扩展，企业对运营成熟度的期望与日俱增。组织期望这些系统具备可配置、可观察、安全且可大规模管理的特点，
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2026年 6月 2日

使用 Microsoft 和 NVIDIA 的新工具在 Windows PC 上构建个人 AI 智能体

AI 智能体正在改变您与 PC 的交互方式。创作者、开发者和 AI 爱好者已经在广泛使用这些智能体来协助完成编码、
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2026年 5月 27日

NVIDIA RTX 面向游戏开发者有哪些新内容：适用于 UE5 的 DLSS 4.5 和多语言 AI 角色

NVIDIA RTX 为游戏开发者提供了通往 AI 驱动角色、帧生成和光线追踪渲染的直接路径。
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2026年 5月 13日

借助 AI 智能体和技能，将视频转化为即时搜索、可操作的智能

在当今数据驱动的世界中，组织对视频的依赖日益增加，用以捕捉关键信息。然而，从海量视频片段中实时提取有意义的洞察仍是一大挑战。
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2026年 3月 23日

在 Kubernetes 上部署解 LLM 推理工作负载

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 11日

隆重推出 Nemotron 3 Super：用于代理式推理的开放式混合式 Mamba-Transformer MoE

代理式 AI 系统需要具有专业深度的模型来自主解决密集的技术问题。它们必须在推理、编码和长上下文分析方面表现出色，同时保持足够的效率，
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2026年 2月 5日

Painkiller RTX 如何通过生成式 AI 大规模重塑游戏资产

Painkiller RTX为小型团队如何通过集成生成式 AI，在庞大的视觉目标与有限资源之间实现平衡，树立了新的标杆。
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2020年 10月 5日

推出终极入门 AI 计算机，NVIDIA Jetson Nano 2GB 开发人员套件

今天， NVIDIA 宣布了 Jetson Nano 2GB 开发者套件 ，这是一个理想的教学、学习和开发人工智能和机器人应用的实践平台。
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