模型/库/框架

2025年 9月 23日

使用 NVIDIA TAO 6 和 NVIDIA DeepStream 8 构建实时视觉检测工作流

构建可靠的视觉检测流程以实现缺陷检测和质量控制并非易事。制造商和开发者常常面临诸多挑战，例如针对特定领域定制通用视觉 AI 模型、
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2025年 9月 23日

借助 NVIDIA NeMo 在 FP8 精度下提高训练吞吐量

在之前关于 FP8 训练的博文中，我们探讨了 FP8 精度的基础知识 并深入分析了适用于大规模深度学习的 多种扩展方法。
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2025年 9月 23日

在 NVIDIA RTX AI PC上部署高性能人工智能模型到 Windows 应用中

如今，Microsoft 正在向开发者提供 Windows ML。借助 Windows ML，C#、
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2025年 9月 18日

Kaggle 大师级玩家手册：7 种实战验证的表格数据建模技术

在数百场 Kaggle 比赛中，我们不断优化了这套 BLUEPRINT，无论面对的是数百万行数据、缺失值，还是与训练数据截然不同的测试集，
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2025年 9月 17日

NVIDIA RAPIDS 25.08 版本新增 cuML 分析器、Polars GPU 引擎更新、增加算法支持及更多功能

RAPIDS 25.08 版本持续突破极限，新增多项功能，进一步提升了加速数据科学的易用性和可扩展性，包括： 请在下方详细了解新增功能。
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2025年 9月 16日

适用于 Python GPU 加速视频处理的 PyNvVideoCodec 2.0 新增功能

Python 中的硬件加速视频处理变得更加便捷。 PyNvVideoCodec 是一个基于 NVIDIA Python 的库，
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2025年 9月 10日

借助 NVIDIA Rivermax 和 NEIO FastSocket，更大限度地提高金融服务的低延迟网络性能

超低延迟与可靠的数据包传输是金融服务、云游戏以及媒体和娱乐等现代应用的关键需求。在这些领域中，
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2025年 9月 10日

借助 NVIDIA RTX PRO Blackwell 服务器版本，将蛋白质结构推理速度提高 100 多倍

了解蛋白质结构的研究比以往任何时候都更加重要。从加快药物研发到为未来可能的疫情做好准备，
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2025年 9月 9日

NVIDIA Blackwell Ultra 首次亮相 MLPerf 完成推理新纪录

随着大语言模型（LLM）规模的不断扩大，其智能水平也显著提升，领先开发者推出的开放模型已具备数千亿参数。与此同时，
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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 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 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 22日

如何发现 (并修复) pandas 工作流中的 5 个常见性能瓶颈

数据加载缓慢、内存消耗大的连接操作以及长时间运行的任务，是每位 Python 开发者都会面临的问题。它们不仅浪费了宝贵的时间，
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2025年 8月 21日

使用 cuPQC 0.4 中的加速哈希函数和 Merkle Trees 提高数据完整性和安全性

随着数据集的持续扩大，确保数据的安全性和完整性变得愈发重要。加密技术，如证明机制、数据完整性校验、一致性验证和数字签名，在应对这些挑战、
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2025年 8月 21日

更少的编码，更多的科学：借助 OpenACC 和统一内存简化 GPU 上的海洋建模

NVIDIA HPC SDK v25.7 为采用 GPU 加速的高性能计算（HPC）应用开发者带来了重大突破。
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2025年 8月 20日

借助 NVIDIA NeMo-RL 进行强化学习：Megatron 核心支持优化训练吞吐量

NVIDIA NeMo-RL 的初始版本通过 PyTorch DTensor（也称为 FSDP2）提供训练支持。
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