教程

2026年 11月 4日

NVIDIA 如何使用 AI 智能体简化 AI 工厂运营

随着 GPU 集群的扩展，各种操作涵盖计算、网络、硬件和调度。站点可靠性工程师 (SRE) 通常必须检查多个控制面板，
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2026年 11月 4日

使用 NVIDIA NeMo 将智能体故障转化为测试和线束修复

将生产证据转化为优先考虑的问题和自定义评估，帮助您改进提示词、工具、模型、内存、技能和利用代码。 为您的领域构建智能体时，
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2026年 11月 2日

借助 NVIDIA 身份识别诊断分布式 AI 工作负载故障

在分布式 AI 工作负载中，一个错误就会产生一系列症状。GPU 或网络事件可能会随着其他 rank 上的 NCCL 错误、
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2026年 11月 2日

借助自动工作负载恢复保持分布式训练的运行

随着分布式 AI 训练的扩展，硬件和软件依赖项之间的故障会越来越多地干扰训练进程，因此快速、可靠的恢复至关重要。
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2026年 11月 2日

使用 NVIDIA 工作负载地图更快地支持新的 AI 框架

NVIDIA DSX AI Factory Platform 整合了多种技术，可帮助生态系统设计、构建和运营更高效的 AI 工厂，
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2026年 10月 30日

只需几个命令即可运行用于边缘应用开发的 AI 模型

AI 正在扩展到数据中心之外，因为开发者构建了在边缘发挥作用的新一代 智能体：监控驾驶员注意力和座舱状况，帮助机器人了解周围环境并规划任务，
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2026年 10月 30日

如何为您的平台检查和配置 NVIDIA GPUDirect Storage

NVIDIA GPUDirect Storage (GDS) 可加速本地和云环境中的 GPU 存储访问。
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2026年 10月 27日

使用 NVIDIA CUDA 13.4 在 Kubernetes 中实现显存增强 GPU 共享

许多 AI 工作负载只需要 GPU 的一小部分。为每台 GPU 配备整台设备会导致容量闲置；
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2026年 10月 27日

微调 NVIDIA Nemotron 以了解本地规则，而不仅仅是本地语言

随着 AI 在全球的普及，不同语言和文化的人们都在日常生活的更多方面使用 AI。通用语言模型是一个强大的基础，
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2026年 10月 23日

使用 AI 智能体教会像 Microdock 这样的机器人在模拟环境中行走

教机器人在障碍物路线中导航不仅仅是一种行走策略。机器人必须感知周围环境，保持平衡，并在障碍物阻挡前方道路时调整动作。开发这些功能涉及多个阶段：
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2026年 10月 22日

如何使用 NVIDIA GPUDirect Storage 在 Python 中将数据读入 GPU 显存

GPU 应用程序正在使用日益强大的加速器处理不断增长的数据集。根据 2025 年斯坦福 AI 指数，
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2026年 10月 21日

使用奖励引导推理时间搜索，使用 RFD4-Proteina 设计蛋白质

蛋白质设计是一个搜索问题。为 8 个残基的蛋白质序列选择氨基酸，可以实现超过 250 亿种组合。为 100 个残基的蛋白质序列选择氨基酸，
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2026年 10月 19日

在 NVIDIA CUDA Tile 中使用高性能前向传递内核加速 Mamba-2

NVIDIA CUDA Tile (cuTile) 是一种基于 Python 的 DSL 和并行编程模型，适用于 NVIDIA GPU，
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2026年 10月 13日

如何重写 Apache Spark UDF，借助 AI 智能体实现 GPU 加速

企业应用的要求越来越高。代理式 AI 通过对日益庞大的数据集进行频繁而复杂的查询，增加了对大量企业数据的需求。
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2026年 10月 8日

使用前沿 AI 模型为机器人创建 SimReady 资产的 5 个步骤

准备用于机器人仿真的 CAD 资产不仅仅需要将几何图形转换为 OpenUSD：开发者在测试机器人行为之前必须配置并验证材质、碰撞几何图形、
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2026年 10月 7日

借助 NVIDIA cuPhoton 加快科学图像分析速度

天文台和望远镜、激光和 X 射线光源以及其他高吞吐量仪器生成图像数据的速度比受 CPU 限制的工作流处理图像数据以支持及时决策的速度更快。
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