Vera Rubin

2026年 10月 21日

NVIDIA OpenShell 参考架构如何大规模保护和治理 AI 智能体工作负载

自主智能体可以工作数小时处理复杂任务，访问文件、工具、互联网，并催生其他智能体进行协作。长时间执行复杂任务会增加风险：智能体可能会下载代码、
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2026年 10月 21日

借助 NVIDIA DSX POD，更快、更可预测地实现高效 AI 能力

AI 工厂将能源转化为智能。但在 AI 工作负载生成首个 token 之前，运营商必须将计算、网络、存储、电力、
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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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2026年 9月 27日

NVIDIA DSX MaxLPS 如何更大限度地提高 AI 工厂的吞吐量和效率

每一个未使用的功率都是剩余的容量。AI 工厂通常是为每个 GPU 达到峰值功率这一不太可能出现的时刻而提供，从而创建一个保护缓冲区，
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2026年 9月 15日

NVIDIA NVLink 6 如何为 AI 工厂提供多层弹性

对于大型 AI 工厂的运营商而言，最大化连续输出对于提高生产力至关重要。在大规模 AI 训练中，
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2026年 9月 15日

NVIDIA Groq 3 LPX 确定性执行如何在 NVIDIA Vera Rubin 上推动节能高效的高交互性推理

功率是 AI 工厂 的决定性限制。由于 AI 工作负载需要一个完整的计算平台来为其提供服务，
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2026年 9月 10日

从晶圆到第一个 Token：使用 Nemotron 和 Palantir Foundry 编写供应链专业知识

NVIDIA 拥有世界上最大、最复杂的供应链之一，其性能从晶圆到第一个 token 来衡量。间隔分为两部分。从芯片到机架的运行时间 (…
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2026年 8月 24日

NVIDIA BlueField-4 为代理式 AI 工厂提供新的 Scale-In 网络基础设施

传统的云基础设施为可预测的通用工作负载和标准接口而设计。代理式 AI 工厂连接不同的用户、代理、应用、数据源和存储系统，
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2026年 8月 24日

利用 NVIDIA Vera CPU 应对智能体 AI 集群面临的挑战

AI 工厂是互联系统，其中集群经济性取决于整个堆栈将电力和资本转化为已完成智能体任务的效率。GPU 运行模型时，CPU 会处理编排、
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2026年 8月 24日

NVIDIA Groq 3 LPX 如何在 NVIDIA Vera Rubin 上实现长上下文的超快交互性

NVIDIA Groq 3 LPX 是适用于 NVIDIA Vera Rubin 平台 的交互式 AI 推理加速器。
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2026年 8月 3日

NVIDIA Vera 存储基准测试：加速 AI 原生存储的加密、压缩、完整性检查和恢复

存储是每个代理式 AI 工作流中不可或缺的组成部分。当智能体检索企业知识、访问持久内存、重用键值 (KV) 缓存数据、执行工具并生成新结果时，
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2026年 7月 21日

深入了解 NVIDIA Rubin GPU 架构：助力代理式 AI 时代

最初是离散 AI 模型训练和面向人类的聊天界面，后来演变为始终在线的 AI 工厂，致力于大规模生产智能。现在，
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2026年 7月 20日

NVIDIA NVLink：适用于 AI 工厂的纵向扩展网络

对 AI 的需求持续加速。工作负载变得越来越大，模型变得越来越复杂，并且以前所未有的速度部署 AI 计算基础设施的压力越来越大。
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2026年 7月 16日

借助 NVIDIA BlueField 实现极致协同设计，扩展代理式 AI 工厂

代理式 AI 改变了 AI 工厂的基础设施模式。在生成最终答案之前，一个请求可以触发多次模型调用、工具调用、内存查找、策略检查、
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2026年 7月 10日

借助主机卸载减少基于 JAX 的 LLM 训练中的高带宽内存瓶颈

在充分利用计算能力之前，大语言模型 (LLM) 训练工作负载越来越多地遇到 GPU 显存限制。模型权重、梯度、优化器状态、
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2026年 6月 10日

为 AI 工厂设计生产就绪型电池能源存储系统

AI 工厂正在改变数据中心基础设施的功能。 与传统数据中心不同，AI 工厂旨在大规模制造智能。它们运行功率密集型训练和推理工作负载，
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