NVIDIA 技术博客

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2026年 9月 22日

借助 NVIDIA 机密计算实现私有高性能生产级 AI 推理

随着大语言模型 (LLM) 推理越来越多地在个人、企业和受监管环境中处理敏感信息和专有模型上下文，数据必须在可信环境中处理。
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2026年 9月 22日

借助 NVIDIA Topograph 实现拓扑感知型工作负载调度

AI 工厂是功率受限的系统，在完全优化时可提供最大价值。GPU 工作负载布局是一项关键优化。糟糕的工作负载放置分散了拓扑域，
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2026年 9月 22日

面向游戏开发者的新功能：DLSS 5 (支持 3D 引导神经渲染) 、NVIDIA ACE 更新和全新 RTX Kit 功能

NVIDIA DLSS 5 引入了 DLSS 3D 引导神经网络渲染和精细控制，可帮助游戏开发者在保留艺术意图的同时添加逼真的照明和材质细节。
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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 21日

借助 NVIDIA Dynamo-Triton 中的 NVIDIA TensorRT 多设备集成，简化跨多个 GPU 的模型服务

生成式 AI 对计算和内存的需求日益超出单个 GPU 的能力。NVIDIA TensorRT 多设备推理是一项新功能，
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2026年 9月 21日

如何评估从工具调用到任务完成的 AI 智能体

当您发布 AI 智能体 时，关键问题是它能否在实时环境中跨数十次连续工具调用执行工作链，并在步骤失败时恢复。
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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 18日

借助 AIPerf 对 LLM 进行大规模基准测试推理

在系统上部署模型。启动后，提示得到响应。难题是：速度快吗？ 直觉可能会引导您发送 curl 命令、手动滚动异步脚本或另一个一次性负载生成器。
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增强现实/虚拟现实

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2026年 6月 16日

使用 NVIDIA XR AI 为 AR 眼镜和 XR 设备构建 AI 智能体

为 AR 眼镜和可穿戴设备打造的开发者面临着基础设施缺口。硬件已准备就绪，但要打造 AI 体验，需要集成实时摄像头和麦克风流、
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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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数据科学

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2026年 9月 15日

使用 NVIDIA FLARE 跨 Docker、Kubernetes 和 Slurm 扩展联合学习

联邦学习 (FL) 项目通常从简单的设置开始：一个服务器、几个客户端和每个站点的一个数据集。随着这些项目的发展，
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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 8日

介绍 CUDA Rust：用于编写 GPU 内核的两条轨道

2026 年 9 月，NVIDIA 宣布将在 Rust 中采用原生 GPU 编程。CUDA C++ 和 CUDA Python…
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2026年 8月 25日

在 NVIDIA Dynamo 中借助阴影引擎恢复在数秒内恢复 LLM 推理能力

当 LLM 引擎进程失败时，标准恢复路径涉及冷重启。这需要从存储中将权重加载到 HBM 中，编译内核并捕获 NVIDIA CUDA 计算图。
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2026年 8月 25日

CUDA Python 1.0：稳定的 API、一个基础、完整的平台访问

多年来，需要 GPU 的 Python 开发者有两种现实选择：一是充分学习 NVIDIA CUDA C++ 以编写扩展程序，
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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

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 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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