模拟/建模/设计

2026年 10月 8日

使用前沿 AI 模型为机器人创建 SimReady 资产的 5 个步骤

准备用于机器人仿真的 CAD 资产不仅仅需要将几何图形转换为 OpenUSD：开发者在测试机器人行为之前必须配置并验证材质、碰撞几何图形、
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2026年 10月 7日

使用数字孪生和 AI 智能体验证 AI 工厂变更

AI 工厂是世界上最复杂的运营之一，将 GPU、CPU、交换机、DPU 和 SuperNIC 与调度程序、编排服务、
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2026年 10月 7日

在 NVIDIA cuOpt 中使用 mPDLP 将决策优化扩展到 1 亿个变量及更多变量

与以往相比，供应链问题正在扩展到更多的 SKU、通道和限制条件，而能源网络正在实时平衡更多的分布式来源。为了应对这些挑战，
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2026年 9月 21日

借助 NVIDIA Earth-2，将您的最新观测结果转化为及时的天气决策

越来越多的天气敏感型行业可以获得观测结果，从而更早、更局部地了解不断变化的天气状况。能源公司收集风能和太阳能资产的测量数据，
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2026年 9月 16日

如何使用 AI 智能体准备用于仿真的 3D 场景

代理式 AI 工作流可用于为数字孪生准备和验证物理 AI 系统。智能体可以检查 3D 场景、在OpenUSD 中生成仿真相关数据、
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2026年 9月 10日

使用 BioNeMo 推理运行时进行高吞吐量结构预测

生物分子结构预测现在通常以蛋白质组规模运行，其目标是高效地将整个工作列表移动到工作流中。
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2026年 9月 9日

CUDA 工具包 13.4 在 Arm 上添加了 Windows 支持，并增强了对共享 GPU 的控制

每个 NVIDIA CUDA 工具包版本都增加了功能和性能改进，帮助开发者从 NVIDIA GPU 和更广泛的 NVIDIA…
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2026年 8月 31日

运行 NVIDIA BioNeMo NIM 微服务，在 Claude Science 中进行蛋白质结构预测

代理式 AI 正在改变研究方式。AI 科学家可以阅读论文、提出假设、调用模型，并确定下一步要优先进行的实验。
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2026年 8月 31日

借助 NVIDIA Omniverse NuRec 在车辆平台上扩展智能汽车感知

感知堆栈由搭载该堆栈的车辆决定形状。将相同的软件移动到新的赛车系 (例如，从 SUV 到轿车或产品组合中的其他车型) ，
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2026年 8月 26日

如何使用 AI 智能体训练跨具身机器人导航策略

导航使机器人能够将感知和运动转化为有目的的自主性。与产生稳定运动的运动不同，导航必须用于不断定位机器人、解读不断变化的环境、选择路线，
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2026年 8月 21日

适用于大规模金融工具的 GPU 加速集群

使用 AdaptGrow (一种 GPU 加速的矩阵分解算法) 将滚动相关性和尾依赖性矩阵转换为硬集群、
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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 19日

使用 NVIDIA SkillEvaluator 评估 AI 智能体技能表现

AI 智能体的有效性取决于所接收的上下文。即使有了强大的模型和经过充分记录的 NVIDIA 库，智能体也可以花费额外的时间找到合适的工具、
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2026年 8月 18日

AI 编码智能体如何借助 NVIDIA ALCHEMI 工具包解锁材质模拟

原子模拟需要三件事：科学知识、模拟的计算高效实现，以及模拟堆栈的可访问接口。 第一个领域仍然是研究人员的研究领域，
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2026年 8月 18日

使用多个 GPU 在几分钟内运行大规模 UMAP，且不会降低准确性

统一流形近似与投影 (UMAP) 是一种广泛用于可视化和特征提取的降维技术。其应用范围涵盖探索性数据分析、主题建模和单细胞分析。
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2026年 8月 13日

NVIDIA × 火山引擎：云端一站式具身智能研发协同方案

火山引擎 veOmniverse 深度整合 NVIDIA 在具身智能方向的核心能力，围绕“数据采集—数据扩增—VLA+RL 后训练—仿真评测”…
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