AI 平台/部署

2025年 9月 8日

如何使用 Outerbound 和 DGX 云 Lepton 自行构建 AI 系统

我们往往容易低估实际生产级 AI 系统所涉及的组件复杂性。无论是构建融合内部数据与外部大语言模型的智能体，还是提供按需生成动画的服务，
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2025年 9月 5日

通过 CPU-GPU 显存共享加速大规模 LLM 推理和 KV 缓存卸载

大语言模型（LLM）处于人工智能创新的前沿，但其庞大的规模往往会影响推理效率。例如，Llama 3 70B 和 Llama 4 Scout…
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2025年 9月 3日

南北向网络：加速企业 AI 工作负载的关键

在 AI 基础架构中，数据为计算引擎提供关键燃料。随着代理式 AI 系统的持续演进，多个模型与服务相互协作，需要获取外部上下文并实时做出决策，
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2025年 9月 3日

如何运行 AI 驱动的 CAE 仿真

在现代工程领域，创新速度与执行模拟分析的效率密切相关。计算机辅助工程（CAE）在验证产品性能与安全性方面发挥着关键作用，
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2025年 9月 3日

借助 NVIDIA DRIVE AGX Thor 开发者套件加速自动驾驶汽车开发

自动驾驶汽车（AV）技术是快速发展的，由于更大型、更复杂的AI模型被部署于边缘端推动。如今，现代汽车不仅需要先进的感知能力和传感器融合技术，
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2025年 9月 2日

借助启发式算法和 CUTLASS 4.2 提高 NVIDIA GPU 上的 GEMM 内核自动调整效率

为特定问题和硬件选择合适的通用矩阵乘法（GEMM）核函数是一项重大挑战。GEMM 核函数的性能由一系列编译时和运行时的元参数共同决定，
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2025年 9月 2日

降低模型部署成本，同时通过 GPU 显存交换保持性能

大规模部署大语言模型（LLM）面临双重挑战：一方面需保障高需求时段的快速响应能力，另一方面又要有效控制 GPU 成本。组织通常面临两难选择：
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2025年 8月 29日

小型语言模型如何成为可扩展代理人工智能的关键

代理式 AI 的迅速崛起，正在重塑企业、开发者以及整个行业对自动化与数字生产力的认知。从软件开发流程到企业级任务编排，
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2025年 8月 27日

如何将生产环境中的 LangGraph 智能体从单个用户扩展到 1000 名同事

您已经成功构建了一个功能强大的 AI 智能体，并准备与同事分享，但您有一个重要的顾虑：如果同时有 10 位、100…
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2025年 8月 26日

行业协作共推 NVIDIA CPO 技术

NVIDIA 通过光、电组件的无缝集成，重塑数据中心互连新格局。这一突破的关键在于与整个行业的合作伙伴的紧密合作。
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2025年 8月 22日

NVIDIA 硬件创新和开源贡献正在塑造 AI

Cosmos、DeepSeek、Gemma、GPT-OSS、Llama、Nemotron、Phi、
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2025年 8月 21日

借助 NVIDIA NVLink 和 NVLink Fusion 扩展 AI 推理性能和灵活性

AI 模型复杂性的指数级增长驱动参数规模从数百万迅速扩展到数万亿，对计算资源提出了前所未有的需求，必须依赖大规模 GPU 集群才能满足。
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2025年 8月 20日

大规模部署 Omniverse Kit 应用

运行采用先进渲染和仿真技术的 3D 应用程序，通常需要用户进行复杂的安装，并依赖高性能的基础设施。
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2025年 8月 18日

使用 NVIDIA Streaming Sortformer 实时识别会议、通话和语音应用中的演讲者

在每一次会议、电话交流、 多人场合或支持语音的应用中，技术始终面临一个核心难题：谁在何时发言？几十年来，若不依赖专用设备或离线批量处理，
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2025年 8月 18日

利用 CPO 技术扩展 AI 工厂，提高能效

随着 AI 重新定义计算格局，网络已成为构建未来数据中心发展的关键支柱。大语言模型的训练性能不仅取决于计算资源，更受到底层网络敏捷性、
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2025年 8月 13日

Dynamo 0.4 最新版本提供高达 4 倍性能提升、基于 SLO 自动扩展和实时可观察性

近期，OpenAI 的 gpt-oss、月之暗面的 Kimi K2 等多个新的前沿开源模型相继问世，标志着大语言模型 (LLM)…
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