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2025年 4月 2日

LLM 基准测试：基本概念

在过去几年中，作为广泛的 AI 革命的一部分， 生成式 AI 和 大语言模型 (LLMs) 越来越受欢迎。
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2025年 4月 2日

NVIDIA Blackwell 在 MLPerf Inference v5.0 中实现巨大的性能飞跃

在不断增长的模型大小、实时延迟要求以及最近的 AI 推理的推动下， 大语言模型 (LLM) 推理的计算需求正在快速增长。与此同时，
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2025年 4月 1日

NVIDIA 开源 Run:ai 调度程序以推动社区协作

今天，NVIDIA 宣布推出 KAI Scheduler 的开源版本，这是一种 Kubernetes-native GPU 调度解决方案，
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2025年 4月 1日

人工智能如何推动气候创新和可持续增长

在 GTC 2025 大会上，来自整个技术生态系统的行业领导者小组分享了他们如何使用 AI 来减轻气候变化带来的破坏性越来越大的影响，
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2025年 3月 31日

工业设施数字孪生中的机器人仿真

工业企业正在采用 物理 AI 和自主系统来实现运营转型。这涉及在工厂和仓库中部署异构机器人车队，包括移动机器人、 人形助手 、
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2025年 3月 31日

Volcano 调度程序中防止 GPU 碎片的实用技巧

在 NVIDIA，我们以精准和创新解决复杂的基础设施挑战为豪。当 Volcano 在其 NVIDIA DGX 云调配的 Kubernetes…
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2025年 3月 27日

R²D²：利用 NVIDIA Research 的新型工作流和AI基础模型提升机器人移动能力和全身控制

欢迎阅读第一版 NVIDIA 机器人研发摘要 (R2D2) 。此技术博客系列将为开发者和研究人员提供更深入的见解，
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2025年 3月 27日

基于 NVIDIA 硅光子学的网络交换开启数据中心网络的新时代

NVIDIA 通过将硅光技术直接与 NVIDIA Quantum 和 NVIDIA Spectrum 交换机 IC 集成，开辟了新的领域。
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2025年 3月 26日

聚焦：Tomorrow.io 借助 NVIDIA AI 改变全球天气恢复能力

从指导日常运营的超本地化预测，到启发新气候见解的行星级模型，世界正在进入天气和气候适应能力的新前沿。
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2025年 3月 26日

使用 PyG 和图形数据库通过 GraphRAG 提高问答准确性

大语言模型（LLMs）在处理特定领域的问题时往往难以保证准确性，尤其是那些需要多跳推理或访问专有数据的问题。
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2025年 3月 26日

部署 NVIDIA AI Blueprint 实现成本高效的大语言模型路由

自 2022 年 11 月 ChatGPT 发布以来， 大语言模型 (LLMs) 的能力激增，可用模型数量呈指数级增长。随着此次扩展，
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2025年 3月 25日

借助 NVIDIA NIM 微服务，在 RTX AI PC 和工作站上开启您的 AI 之旅

随着数字人、智能体、播客、图像和视频生成等新兴用例的出现， 生成式 AI 正在改变我们与 PC 的交互方式。
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增强现实/虚拟现实

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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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2024年 7月 29日

利用 NVIDIA Omniverse 新开发者工具将生成式 AI 整合到 OpenUSD 工作流程

在 SIGGRAPH 2024 大会上，NVIDIA 宣布推出基于 NVIDIA Omniverse 的新型生成式 AI 和基于…
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2024年 6月 14日

使用人工智能开发更小、更轻的扩展现实眼镜

如今的沉浸式扩展现实（XR）设备需要重型光学器件和显示器用头带固定，这增加了体积并形成了社会障碍。在设想的未来，头带将不再是必要的。
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2024年 6月 6日

使用 NVIDIA RTX Video SDK 增强低分辨率 SDR 视频

NVIDIA RTX 视频是 AI 视频增强功能的集合，可改善低质量视频的视觉质量。 NVIDIA RTX 视频最初作为驱动 API 发布，
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2024年 4月 25日

广播行业的突破：NVIDIA Holoscan for Media 现已上市，并将通过简化 AI 集成来深入改变直播媒体

该软件定义平台帮助全球广播和流媒体领域的开发者实现 AI 赋能的媒体解决方案。 无论是提供体育直播节目、流媒体服务、网络广播还是社交平台内容，
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2024年 4月 18日

借助 NVIDIA NeMo Parakeet ASR 模型突破语音识别的界限

NVIDIA NeMo Parakeet 是一个端到端平台，用于在任何地方（任何云端和本地）大规模开发多模态生成式 AI 模型，
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2024年 3月 1日

通过线下实践学习，充分利用 NVIDIA GTC 2024

我们很高兴能在圣何塞会议中心参加今年的 GTC 大会，与数千名开发者、行业领导者、研究人员和合作伙伴共襄盛会。通过亲自参加 GTC，
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数据科学

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2025年 3月 26日

聚焦：Tomorrow.io 借助 NVIDIA AI 改变全球天气恢复能力

从指导日常运营的超本地化预测，到启发新气候见解的行星级模型，世界正在进入天气和气候适应能力的新前沿。
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2025年 3月 26日

使用 PyG 和图形数据库通过 GraphRAG 提高问答准确性

大语言模型（LLMs）在处理特定领域的问题时往往难以保证准确性，尤其是那些需要多跳推理或访问专有数据的问题。
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2025年 3月 25日

聚焦：AXA 借助 NVIDIA Earth-2 探索 AI 驱动的飓风风险评估

大型集成对于预测仅通过历史数据无法完全理解的罕见、高影响事件至关重要。通过模拟数千个潜在场景，它们提供了必要的统计深度，以评估风险、
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2025年 3月 25日

利用 NVIDIA Earth-2 提升洪水风险评估能力

陆地洪水每年都会造成重大的经济和社会影响。在 2024 年给保险业造成超过 10 亿美元损失的八场自然灾害中，有六场被归类为洪水事件，
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2025年 3月 24日

集成 Flower和 NVIDIA FLARE，加速联邦学习生态系统发展

近年来， Flower 和 NVIDIA FLARE 等开源系统已成为联邦学习 (FL) 领域的关键工具，每个系统都有其独特的关注点。
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2025年 3月 21日

借助 NVIDIA Parabricks 和 NVIDIA AI Blueprints，将基因组学和单细胞分析时间缩短至几分钟

NVIDIA Parabricks 是一款可扩展的基因组学分析软件套件，通过加速计算和深度学习解决 omics 挑战，实现新的科学突破。
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2025年 3月 19日

利用 Oracles 和实验反馈指导生成式分子设计

AI 生成化学有可能彻底改变科学家在药物研发、健康以及材料科学和工程领域的工作方式。研究人员无需借助“化学直觉”…
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2025年 3月 18日

NVIDIA cuML 为 scikit-learn 带来零代码更改加速

Scikit-learn 是应用最广泛的 ML 库，因其 API 简单、算法多样且与 pandas 和 NumPy 等热门 Python…
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2025年 3月 6日

在 NVIDIA GPU 上无需更改代码即可加速 Apache Spark ML

适用于 Apache Spark 软件插件的 NVIDIA RAPIDS 加速器 开创了零代码更改用户体验 (UX)，
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2025年 3月 4日

使用 Numba 将 GPU 加速的算法交易模拟提高 100 多倍

量化开发者需要运行回测模拟，以便从损益（P&L）的角度了解金融算法的表现。统计技术对于根据可能的损益路径可视化算法的可能结果非常重要。
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2025年 2月 28日

借助 Databricks Pixels 2.0 和 MONAI 加速医学影像 AI 运营

根据世界卫生组织（WHO）的数据，全球每年都会进行 36 亿次医学影像检查，以诊断、监测和治疗各种疾病。
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2025年 2月 27日

借助 NVIDIA KvikIO 实现高性能远程 IO

处理大量数据的工作负载 (尤其是在云端运行的工作负载) 通常会使用对象存储服务 (S3、Google Cloud Storage、
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