边缘计算

2026年 10月 29日

为机器学习原子间相互作用势解锁 Tensor Core 性能

原子模拟可帮助研究人员了解分子和材料的行为方式，包括化学反应、相变和机械故障。这些模拟需要在成本准确性方面进行权衡。密度泛函理论 (DFT)…
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2026年 10月 27日

在 NVIDIA DGX Spark 上提升 MoE 推理的 3 种方法

更快地生成 token 的第一步是确定限制推理性能的因素。在 NVIDIA DGX Spark 上的 Inclusion AI 对 Ling…
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2026年 10月 23日

借助全局性能调优器扩展 NVIDIA TensorRT 性能优化，超越单一构建路线，第 2 部分

全局性能调优器是 NVIDIA TensorRT 11.1 中发布的一项自动性能调优功能。它通过为不同的模型自定义不同的优化，
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2026年 10月 23日

借助全局性能调优器扩展 NVIDIA TensorRT 性能优化，超越单一构建路线，第一部分

部署经过训练的神经网络不仅仅是将每个运算符转换为 GPU 内核。这是一个编译问题，有许多合理的答案。例如，
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2026年 10月 6日

DOCA GPUNetIO 如何跨 NVIDIA 软件堆栈统一 GPU 初始化网络

GPU 应用程序越来越需要网络和数据移动，以实现由 GPU 控制的一流操作，而非主机驱动的服务。当 CPU 位于每个网络事务的中间位置时，
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2026年 9月 30日

使用 NVIDIA Dynamo-Triton 部署 HSTU 生成式推荐系统

生成式推荐 (GR) 系统正在成为实现大规模个性化的强大新方法。GR 没有将推荐视为一组孤立的检索、排序和预测阶段，
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2026年 9月 22日

使用 AI 智能体和 NVIDIA Isaac ROS 加速 ROS 2 节点

GPU 加速可以加速计算密集型机器人工作负载，但仅凭快速的 CUDA 内核并不能保证快速的 ROS 2 图形。当消息在节点之间移动时，
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2026年 9月 4日

前沿推理触手可及：如何在 NVIDIA Jetson 上部署和优化模型

在边缘运行推理和代理式 AI 比以往更加困难。直到最近，能够进行多步骤推理的模型还过于庞大，无法在边缘硬件上本地运行。
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2026年 9月 3日

NVIDIA PAIR 虚拟推理路由器可扩展您本地网络中的可用算力

AI 智能体正在通过合作学习做更多事情。首席智能体可以将复杂的任务分解为较小的作业，并将这些作业分配给专门的子智能体。此外，
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2026年 8月 28日

借助 NVIDIA TensorRT Model Connect，在两个命令中部署从检查点到推理的开放模型

开放 AI 模型的发展速度远超以往，但将其引入本地应用仍然需要模型特定的转换、预处理、后处理和运行时代码。
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2026年 8月 19日

使用 CLI、技能和 AI 编码智能体开发 NVIDIA Holoscan 应用

NVIDIA Holoscan 是一个用于在边缘构建实时 AI 应用 (从医学成像到机器人) 的平台。HoloHub 是其配套资源库：
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2026年 8月 19日

使用 NVIDIA FLARE 构建联邦多模态 AI 工作流

现代视觉语言模型 (VLM)可以支持视觉问答、字幕和图像文本推理等任务。然而，在实践中，
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2026年 8月 19日

对 NVIDIA Cosmos 3 Edge 进行后训练，实现设备端机器人控制

机器人在板载计算硬件上运行时，需要能够适应其传感器、环境和任务的策略。世界模型为学习物理交互提供了基础，但其规模可能会导致难以在设备上部署。
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2026年 8月 17日

使用 NVIDIA Model Optimizer 开发基于 QAD 的 Nemotron 3.5 Lightning NVFP4

团队可以自定义模型，在延迟、速度、内存和计算方面达到目标。借助开放式 NVIDIA Nemotron 系列模型，
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2026年 8月 11日

NVIDIA JetPack 7.2.1 新增代理式视频技能和 T3000 仿真

从机器人和智能视频分析到工业自动化、医疗健康、媒体处理和远程操作，视频是 NVIDIA Jetson 应用的核心数据路径。
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2026年 8月 10日

在 NVIDIA 上使用 Meta 的运行本地代理式 AI

随着 Muse Glimmer 的发布，Meta 回归开源生态系统。Muse Glimmer 是一个 3000 亿开放权重密集型模型，
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