NVIDIA 技术博客

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2025年 9月 17日

用于降低 AI 推理延迟的预测性解码简介

使用大语言模型（LLM）生成文本时，通常会面临一个基本瓶颈。尽管 GPU 能够提供强大的计算能力，但由于自回归生成本质上是顺序进行的，
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2025年 9月 17日

NVIDIA RAPIDS 25.08 版本新增 cuML 分析器、Polars GPU 引擎更新、增加算法支持及更多功能

RAPIDS 25.08 版本持续突破极限，新增多项功能，进一步提升了加速数据科学的易用性和可扩展性，包括： 请在下方详细了解新增功能。
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2025年 9月 16日

适用于 Python GPU 加速视频处理的 PyNvVideoCodec 2.0 新增功能

Python 中的硬件加速视频处理变得更加便捷。 PyNvVideoCodec 是一个基于 NVIDIA Python 的库，
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2025年 9月 16日

利用 NVIDIA Run:ai 模型流技术降低大型语言模型推理的冷启动延迟

部署大语言模型（LLM）在优化推理效率方面带来了显著挑战。其中，冷启动延迟——即模型加载到 GPU 显存所需的时间较长…
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2025年 9月 15日

全新 Qwen3-Next 开源模型预览：MoE 架构在 NVIDIA 平台实现更高精度与加速并行处理速度

随着 AI 模型规模不断扩大且处理的文本序列越来越长，效率变得与规模同样重要。 为展示未来趋势，
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2025年 9月 15日

在 OpenRouter 上使用 NVIDIA Nemotron 构建报告生成 AI 智能体

与传统系统遵循预设路径不同，AI智能体依托大语言模型（LLM）进行决策，能够适应动态变化的需求，并执行复杂的推理任务。
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2025年 9月 11日

量化感知训练如何实现低精度恢复

训练 AI 模型后，可采用多种压缩技术来优化模型的部署。其中较为常见的是后训练量化（PTQ），该方法通过数值缩放技术，
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2025年 9月 11日

使用 NVIDIA CUDA 加速的 VC-6 构建高性能视觉 AI 工作流

NVIDIA GPU 持续提升的计算吞吐量为优化视觉 AI 工作负载带来了新的机遇：让硬件持续高效地处理数据。随着 GPU 性能的不断增强，
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增强现实/虚拟现实

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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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2025年 1月 6日

利用 NVIDIA Omniverse 空间流，在 XR 中体验数字孪生技术

空间计算 体验正在转变我们与数据的交互方式，通过 扩展现实 (XR) 和 数字孪生 等技术连接物理和数字世界。
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2024年 10月 24日

利用 NVIDIA Morpheus 加速警报分流和 LLM 代理强化安全运营中心

安全运营中心（SOC）分析师每天都会收到大量传入的安全警报。为了确保其组织的持续安全，他们的任务是仔细检查传入的噪音，分拣出误报，
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2024年 10月 22日

多代理 AI 和 GPU 驱动的声音转文本技术创新

自动音频字幕 (Automated Audio Captioning) 任务的核心是从音频输入中生成自然语言描述。鉴于输入 (音频) 和输出…
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2024年 10月 14日

AI 驱动模拟和数字孪生技术助力手术机器人技术创新发展

在手术室中集成机器人手术助手（RSAs）为外科医生和患者的治疗效果带来了巨大的优势。目前，
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数据科学

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2025年 9月 10日

借助 NVIDIA RTX PRO Blackwell 服务器版本，将蛋白质结构推理速度提高 100 多倍

了解蛋白质结构的研究比以往任何时候都更加重要。从加快药物研发到为未来可能的疫情做好准备，
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2025年 8月 22日

如何发现 (并修复) pandas 工作流中的 5 个常见性能瓶颈

数据加载缓慢、内存消耗大的连接操作以及长时间运行的任务，是每位 Python 开发者都会面临的问题。它们不仅浪费了宝贵的时间，
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2025年 8月 13日

使用 ProRL v2 通过长时间训练扩展 LLM 强化学习

目前，AI 领域最引人注目的问题之一是大型语言模型 (LLM) 是否可以通过持续强化学习 (RL) 继续改进，或者其能力是否最终会达到顶峰。
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2025年 8月 7日

在单个 NVIDIA Grace Hopper 超级芯片上使用 XGBoost 3.0 训练 TB 级数据集

梯度提升决策树 (GBDT) 驱动着从实时欺诈过滤到 PB 级需求预测的各种功能。由于其先进的准确性、
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2025年 8月 7日

使用 JIT 编译在 cuDF 中高效转换

RAPIDS cuDF 提供了一系列用于使用 GPU 处理数据的 ETL 算法。对于 pandas 用户，
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2025年 8月 6日

CUDA 工具包 13.0 的新特性和重要更新

CUDA Toolkit 13.0 是该工具包的最新版本，具有加速最新 NVIDIA CPU 和 GPU 计算的优势。作为一项重大发布，
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2025年 8月 1日

7 种可即时加速 Python 数据科学工作流程的插入式替代方案

您已经经历过。您编写了完美的 Python 脚本，在示例 CSV 上对其进行了测试，一切都很完美。但是，
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2025年 7月 24日

借助 NVIDIA cuVS 优化索引和实时检索的向量搜索

AI 赋能的搜索需要高性能索引、低延迟检索和无缝可扩展性。NVIDIA cuVS 为开发者和数据科学家带来了 GPU…
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