教程

2025年 12月 4日

在 Python 中借助 NVIDIA CUDA Tile 简化 GPU 编程

NVIDIA CUDA 13.1 版本新增了基于 Tile 的GPU 编程模式。它是自 CUDA 发明以来 GPU 编程最核心的更新之一。
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2025年 12月 3日

如何提升 3D 高斯模拟重建的质量

构建高度逼真的3D仿真环境面临巨大挑战。即便采用3D高斯点阵（3D Gaussian Splatting…
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2025年 12月 1日

如何利用 NVIDIA Cosmos Cookbook 拓展物理 AI 数据生成

构建强大的物理AI模型需要大规模、多样化且符合物理规律的可控数据。在现实世界中采集大规模、多样化的数据集用于训练，不仅成本高昂、耗时较长，
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2025年 12月 1日

使用 AI 模型蒸馏构建高效的金融数据工作流

量化金融领域的大语言模型（LLM）正被 increasingly 广泛应用于 Alpha 信号挖掘、自动化报告分析以及风险预测等场景。然而，
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2025年 12月 1日

训练小型编排智能体解决重大问题

在智能体设计中，为任务选择合适的工具和模型始终是一项极具挑战性的工程难题。
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2025年 11月 25日

借助 NVIDIA Jetson Thor 提升机器人感知效能

借助 NVIDIA 视觉编程接口库，您可以更有效地利用所有 Jetson Thor 核心。
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2025年 11月 24日

构建和运行安全的数据驱动型 AI 智能体

随着生成式 AI 的不断发展，企业组织对准确、可靠且基于自身特定业务数据的 AI 智能体的需求日益增长。
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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 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 10日

在 NVIDIA NCCL 2.28 中使用新的 Device API 和基于拷贝引擎的集合通信实现通信和计算的融合

NVIDIA 集合通信库（NCCL）的最新版本引入了突破性的通信与计算融合技术，可显著提升多 GPU 和多节点系统中的通信吞吐量，降低延迟，
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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

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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2025年 11月 3日

借助 NVIDIA Clara Reason 推进放射学研究中的可解释 AI

医疗 AI 已步入关键转折阶段。尽管视觉语言模型（VLM）在医学影像领域展现出广阔的应用前景，但其推理过程缺乏临床医生所要求的系统性与透明度，
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