NVIDIA 技术博客

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2026年 6月 11日

借助 NVIDIA Quantum InfiniBand 实现一键式多租户安全

NVIDIA Quantum InfiniBand 现可在 Unified Fabric Manager (UFM)…
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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 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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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 9日

模型量化：借助 NVIDIA TensorRT 将 FP8 检查点转变为高性能推理引擎

将量化检查点转换为 NVIDIA TensorRT 引擎可以弥合模型优化与生产部署之间的差距，从而实现更快的推理速度、
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2026年 6月 9日

借助 AI 智能体和 NVIDIA FLARE Auto-FL 加速联邦学习研究

联邦学习 (FL) 研究通常从一个看似简单的问题开始：我们接下来应该尝试什么？在实验开始之前，新的聚合规则、FedProx 系数、
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2026年 6月 9日

借助智能体技能和 NVIDIA Nemotron 语音，更快地评估临床 ASR 模型

训练语音 AI 模型以正确识别或合成临床术语异常困难。药物名称如 Acetaminophen、Amlodipine、
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2026年 6月 8日

在 NVIDIA Blackwell 上使用 NVFP4，使用 JAX 和 MaxText 更快地训练模型

对前沿 LLM 进行预训练，可归结为吞吐量。当数千个加速器的训练规模达到数万亿词元时，
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增强现实/虚拟现实

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2026年 6月 2日

PICO 展示PICO 4 Ultra支持 NVIDIA Isaac Teleop，共同推进标准化的开源机器人遥操方案

在NVIDIA GTC 2026 大会上，
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2026年 3月 31日

借助 NVIDIA CloudXR 6.0 将高保真空间计算内容串流到任何设备

空间计算正在从可视化转向主动协作，这增加了对 XR 硬件的 GPU 需求，以实时渲染逼真、物理精准、高保真的空间内容。与此同时，
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2026年 3月 31日

使用 NVIDIA CloudXR.js 构建和流式传输基于浏览器的 XR 体验

为企业用户提供高保真 VR 和 AR 体验通常需要本地应用开发、自定义设备管理和复杂的部署流程。现在，
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2025年 10月 22日

使用 NVIDIA Nemotron 构建您自己的 Bash 计算机使用代理，只需一小时

如果您能够通过自然语言与计算机通信，让计算机在 Bash 终端中执行任务，而无需手动编写任何命令，该怎么办？
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2025年 5月 18日

聚焦：Perfect Corp. 利用 NVIDIA TensorRT 和 NVENC 实现个性化的数字化美妆体验

增强现实 (AR) 和 AI 通过提供从虚拟试用到 AI 驱动的造型推荐等超个性化体验，正在彻底改变美妆和时尚行业。
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2025年 5月 6日

借助 NVIDIA RTX PRO Blackwell 台式机 GPU 实现 Rivian 新一代XR 设计

对于不断突破 XR 界限的专业人士而言，打造身临其境的高保真体验始终充满挑战。在渲染大型数据集和驱动最新的超高分辨率高级 XR 头显设备时，
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2025年 3月 5日

借助 NVIDIA Omniverse 将 AR 体验串流到 Apple iPad

最近在 MWC 巴塞罗那宣布 ，开发者现在可以将使用 NVIDIA Omniverse 构建的增强现实（AR）体验流式传输到 Apple…
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2025年 2月 24日

在 NVIDIA 视频编解码器 SDK 13.0 中使用 MV-HEVC 启用立体和 3D 视图

NVIDIA 宣布在最新的 NVIDIA 视频编解码器 SDK 版本 13.0 中实施多视图高效视频编码 (MV-HEVC) 编码器。
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数据科学

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2026年 5月 26日

借助 NVIDIA CompileIQ 自动调整功能提升内核性能

NVIDIA CompileIQ 解决了性能工程中最棘手的问题之一：找到为特定工作负载解锁最佳性能的编译器选项。 想象一下，
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2026年 5月 26日

使用 NVIDIA CUDA Tile 在 C++ 中开发高性能 GPU 内核

开发者现在可以在现有的大型 C++ GPU 代码库中使用 NVIDIA CUDA Tile 编程，
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2026年 5月 7日

模型量化：使用 NVIDIA Model Optimizer 进行后训练量化

模型量化是一种有效的方法，可减少显存占用并提升消费级设备（如 NVIDIA GeForce RTX GPU）上的推理性能。
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2026年 5月 7日

借助 NCCL Inspector 和 Prometheus 实现实时性能监控和快速调试

分布式深度学习依赖于 NVIDIA 集合通信库（NCCL） 实现快速可靠的 GPU 间通信。当训练速度变慢时，
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2026年 4月 30日

使用 AI 智能体自动翻译 GPU 内核：将 cuTile Python 转换为 cuTile.jl

NVIDIA CUDA Tile（cuTile）是一种基于图块的编程模型，可让开发者以图块为单位进行操作（如加载、存储和矩阵乘积累加），
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2026年 4月 28日

在 NVIDIA BioNeMo 中使用上下文并行性扩展生物分子建模

几十年来，计算生物学一直在简化主义妥协下运作。为了将复杂的生物系统整合到单个 GPU 的有限内存中，
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2026年 4月 28日

全天候模拟循环：代理式 AI 如何保持地下工程的移动

地下行业正处于数字化发展的关键时刻。几十年来，挖掘油藏潜力一直依赖于执行必要且耗时的手动工作流程的专家。 随着数据复杂性的增加，
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2026年 4月 24日

使用 NVIDIA FLARE 在无重构开销的情况下进行联合学习

联邦学习 (FL) 不再是研究的好奇心，而是对棘手限制的实际回应：最有价值的数据通常是最不可动的数据。监管边界、
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