教程

2026年 1月 15日

如何使用合成数据和强化学习训练 AI 智能体执行命令行任务

如果您的计算机智能体能够学习新的命令行界面（CLI），并且在无需编写文件或自由输入 shell 命令的情况下也能安全操作，该怎么办？
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2026年 1月 14日

如何在 NVIDIA CUDA Tile 中编写高性能矩阵乘法

本博文是系列课程的一部分，旨在帮助开发者学习 NVIDIA CUDA Tile 编程，掌握构建高性能 GPU 内核的方法，
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2026年 1月 9日

构建支持本地化交互体验的 AI 产品目录系统

电子商务目录通常包含稀疏的产品数据、通用图像、基础标题和简短说明，这限制了产品的可发现性、用户参与度以及转化率。手动扩充难以规模化，
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2026年 1月 5日

基于 NVIDIA Alpamayo 构建具备推理能力的辅助驾驶汽车

辅助驾驶研究领域正经历一场快速变革。视觉-语言-动作推理模型（Reasoning VLA） 的出现正重塑该领域，
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2026年 1月 5日

如何使用 RAG 和安全护栏构建语音智能体

构建智能体不仅仅是“调用 API”，而是需要将检索、语音、安全和推理组件整合在一起，使其像一个统一并互相协同的系统一样运行。
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2025年 12月 19日

借助 NVIDIA ALCHEMI Toolkit-Ops 加速 AI 驱动的化学与材料科学模拟

机器学习原子间相互作用势（MLIP）正在改变计算化学与材料科学的格局。MLIP 能够实现原子尺度模拟，
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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

使用 NVIDIA cuDSS 解决大规模线性稀疏问题

随着芯片设计、制造和多物理场仿真复杂性的持续提升，在电子设计自动化（EDA）、
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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 17日

NVIDIA CUDA-Q QEC 中的实时解码、算法 GPU 解码器和 AI 推理增强功能

实时解码对于容错量子计算机至关重要。通过使解码器与量子处理器（QPU）同时以低延迟运行，我们能在相干时间内对设备施加校正，从而防止错误累积，
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2025年 12月 16日

使用 NVIDIA CUDA MPS 无需修改代码即可提升 GPU 显存性能

NVIDIA CUDA 开发者可以利用多种工具和库来简化开发与部署，使用户能够专注于应用程序的“内容”和“方式”。 多进程服务 (MPS)…
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2025年 12月 16日

cuQuantum SDK v25.11 中的先进大规模量子模拟技术

随着量子处理器 (QPU) 性能的提升，模拟大规模量子计算机变得愈发困难。验证结果是确保在设备规模超出经典可模拟范围后，
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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 16日

利用生成式 AI 和视觉基础模型优化半导体缺陷分类

每个现代电子设备的核心都是一块硅芯片，它通过极为精密的制造工艺构建而成，微小的缺陷也可能决定其成败。随着半导体器件日益复杂，
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2025年 12月 15日

如何使用强化学习训练科学智能体

科学过程可能重复且繁琐，研究人员往往需要花费数小时深入研读论文、管理实验流程或整理庞大的多模态数据集。科学 AI 智能体能够承担大量繁重任务，
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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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