AI 平台/部署

2025年 7月 22日

了解 NCCL 调优以加速 GPU 之间的通信

NVIDIA 集合通信库 (NCCL) 对于 AI 工作负载中的快速 GPU 到 GPU 通信至关重要，可使用各种优化和调优来提升性能。但是，
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2025年 7月 16日

CUTLASS：基于张量和空间微核处理多维数据的原理抽象

在生成式 AI 时代，充分发挥 GPU 的潜力对于训练更好的模型和大规模服务用户至关重要。通常，
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2025年 7月 15日

NVIDIA Dynamo 新增对亚马逊云科技服务的支持，可大规模提供经济高效的推理

亚马逊云科技 (AWS) 开发者和解决方案架构师现在可以在基于 NVIDIA GPU 的 Amazon EC2 上使用 NVIDIA…
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2025年 7月 15日

借助亚马逊云科技上的 NVIDIA Run:ai 加速 AI 模型编排

在开发和部署高级 AI 模型时，访问可扩展的高效 GPU 基础设施至关重要。但是，在云原生、容器化环境中管理此基础设施可能既复杂又昂贵。
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2025年 7月 14日

NCCL 深度解析：跨数据中心通信与网络拓扑感知

随着 AI 训练规模的扩大，单个数据中心 (DC) 不足以提供所需的计算能力。
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2025年 7月 11日

使用 NVIDIA Earth-2 预测两周以上的天气

能够预测极端天气事件至关重要，因为此类条件变得更加常见且更具破坏性。次季节性气候预测 (预测未来两周或两周以上的天气)…
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2025年 7月 3日

新视频：使用 NVIDIA Data Flywheel Blueprint 构建可自我提升的 AI 代理

由大语言模型驱动的 AI 智能体正在改变企业工作流，但高昂的推理成本和延迟可能会限制其可扩展性和用户体验。为解决这一问题，
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2025年 7月 2日

通过低精度量化优化用于图像编辑的 FLUX.1 Kontext

FLUX.1 Kontext 是 Black Forest Labs 最近发布的模型，是对社区图像生成模型的一项令人着迷的补充。
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2025年 7月 2日

NVIDIA Omniverse：开发者需要了解的关于迁移远离启动程序的重点

为了继续努力确保 NVIDIA Omniverse 成为开发者优先平台，NVIDIA 将于 10 月 1 日弃用 Omniverse…
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2025年 6月 26日

在 NVIDIA Jetson 和 RTX 上运行 Google DeepMind 的 Gemma 3n

截至今日，NVIDIA 现已支持在 NVIDIA RTX 和 Jetson 上全面推出 Gemma 3n。上个月，
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2025年 6月 24日

NVIDIA Run:ai 和 Amazon SageMaker HyperPod 携手简化复杂 AI 训练管理

NVIDIA Run:ai 和 Amazon Web Services 引入了集成，使开发者能够无缝扩展和管理复杂的 AI 训练工作负载。
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2025年 6月 19日

NVIDIA recsys-examples: 生成式推荐系统大规模训练推理的高效实践(上篇)

在生成式 AI 浪潮的推动下，推荐系统领域正经历深刻变革。传统的深度学习推荐模型（DLRMs）虽已展现出一定效果，
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2025年 6月 18日

抢先体验 NVIDIA GB200 系统如何帮助 LMarena 构建评估 LLM 的模型

在 NVIDIA 和 Nebius 的帮助下，加州大学伯克利分校的 LMArena 可以更轻松地了解哪些大语言模型在特定任务中表现出色。
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2025年 6月 17日

通过 NVIDIA Holoscan for Media 上的全新 AI 应用实例，实现实时 AI 媒体效果增强

直播媒体工作流越来越多地使用 AI 微服务来增强制作能力。然而，先进的 AI 模型大多托管在云端，由于网络延迟、带宽和实时可扩展性方面的限制，
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2025年 6月 17日

微调 LLMOps 以实现快速模型评估和持续优化

大语言模型 (LLM) 为各行各业带来了前所未有的机遇。然而，将 LLM 从研发转向可靠、可扩展和可维护的生产系统会带来独特的运营挑战。
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2025年 6月 12日

使用 NVIDIA TensorRT for RTX 运行高性能 AI 应用

NVIDIA TensorRT for RTX 现可作为 SDK 下载，该 SDK 可集成到 Windows 和 Linux 的 C++ 和…
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