模拟/建模/设计
2026年 4月 8日
借助 NVIDIA Omniverse 库,将物理 AI 功能集成到现有应用中
物理 AI (在基于物理性质的模拟环境中感知、推理和行动的 AI 系统) 正在改变团队设计和验证机器人和工业系统的方式,
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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 25日
使用生成模型 Proteina-Complexa 设计蛋白质结合剂
开发基于蛋白质的新疗法和催化剂涉及到设计这一富有挑战性的任务蛋白质结合剂或与目标蛋白质或小分子结合的蛋白质。
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2026年 3月 16日
借助 NVIDIA DSX Air 设计、仿真并扩展 AI 工厂基础设施
构建 AI 工厂的复杂性源于需要高效集成计算、网络、安全与存储系统。为了快速部署 AI 并提高投资回报率,全新 NVIDIA DSX Air…
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2026年 3月 13日
借助 NVIDIA Cosmos 世界基础模型扩展合成数据和物理 AI 推理
新一代 AI 驱动的机器人 人形机器人 以及 智能汽车 取决于高保真、物理感知的训练数据。如果没有多样化且具有代表性的数据集,
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2026年 3月 12日
使用 NVIDIA Warp 为 AI 构建加速的可微分计算物理代码
计算机辅助工程 (CAE) 正在从人工驱动的工作流转向 AI 驱动的工作流,包括跨几何图形和操作条件进行泛化的物理基础模型。与 LLM 不同,
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2026年 3月 9日
CUDA 13.2 引入增强的 CUDA Tile 支持和新的 Python 功能
CUDA 13.2 发布后进行了重大更新:NVIDIA CUDA Tile 现已支持具有 8.X 架构 ( NVIDIA Ampere 和…
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2026年 3月 5日
控制 NVIDIA CCCL 中的浮点确定性
如果使用相同的输入数据进行多次运行时能够产生完全一致的逐位计算结果,则该计算被称为确定性计算。这看似简单,但在实际中却难以实现,
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2026年 3月 3日
cuTile.jl 为 Julia 带来基于 NVIDIA CUDA Tile 的编程
NVIDIA CUDA Tile 是 NVIDIA CUDA 编程的一项重要新增功能,可自动访问 Tensor Core 和其他专用硬件。
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2026年 2月 28日
开发者可用 5 款全新数字孪生产品构建 6G 网络
要实现 6G,电信行业必须应对一项根本性挑战:如何设计、训练并验证那些过于复杂而无法在现实世界中进行测试的 AI 原生网络。
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2026年 2月 19日
借助 NVIDIA 多实例 GPU 和 NUMA 节点定位加速数据处理
NVIDIA Ampere、NVIDIA Hopper 和 NVIDIA Blackwell 系列中的 NVIDIA 旗舰数据中心 GPU…
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2026年 2月 10日
R²D²:基于 NVIDIA Isaac Lab 拓展多模态机器人学习
构建强大的智能机器人需要在复杂环境中进行测试。然而,在现实世界中收集数据不仅成本高昂、耗时漫长,还常常伴随高风险。
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2026年 1月 27日
通过开放式即插即用产品加速扩散模型
大规模扩散模型的近期进展深刻改变了生成式 AI 在多个领域的应用,涵盖图像合成、音频生成、3D 素材创建、分子设计等。
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2026年 1月 26日
如何使用 NVIDIA Earth-2 解锁粗略气候投影的局部细节
全球气候模型擅长大局把握,但飓风和台风等局部极端气候现象往往在细节中被忽略。这些现象依然存在,只需借助合适的工具,
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2026年 1月 21日
使用 Single Call API 简化 CUB
C++ 模板库 CUB 提供了高性能 GPU 基元算法,但其将内存估计与分配分离的传统“两阶段”API 可能带来使用上的不便。
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2026年 1月 14日
如何在 NVIDIA CUDA Tile 中编写高性能矩阵乘法
本博文是系列课程的一部分,旨在帮助开发者学习 NVIDIA CUDA Tile 编程,掌握构建高性能 GPU 内核的方法,
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