NVIDIA 技术博客
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数据科学使用 CUDA-X 数据科学加速 GPU 模型训练的方法
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计算机视觉/视频分析如何将计算机视觉工作流与生成式 AI 和推理集成
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机器人R²D²:NVIDIA 研究的三项神经突破改变机器人学习的格局
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内容创建/渲染NVIDIA 开源 Audio2Face 动画模型
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生成式人工智能/大语言模型使用 NVIDIA Nemotron 构建检索增强生成 (RAG) 智能体
最近

2025年 9月 25日
使用 CUDA-X 数据科学加速 GPU 模型训练的方法
在之前关于 AI 在制造和运营中应用的博文中,我们探讨了供应链所面临的独特数据挑战,并介绍了智能特征工程如何显著提升模型性能。
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2025年 9月 25日
如何将计算机视觉工作流与生成式 AI 和推理集成
生成式 AI 为分析现有视频流开辟了全新可能。视频分析正从统计物体演进为将原始视频片段转化为实时理解,从而提供更具价值的可行见解。
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2025年 9月 25日
R²D²:NVIDIA 研究的三项神经突破改变机器人学习的格局
尽管当今的机器人在受控环境中表现出色,但在应对现实世界任务所需的不可预测性、灵活性和细微交互方面仍面临挑战,
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2025年 9月 24日
NVIDIA 开源 Audio2Face 动画模型
通过利用大语言模型和语音模型,生成式 AI 正在创建智能 3D 虚拟形象,使用户能够在从视频游戏到客户服务等场景中进行自然对话。
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2025年 9月 23日
使用 NVIDIA Nemotron 构建检索增强生成 (RAG) 智能体
与基于 LLM 的传统系统受限于其训练数据不同,检索增强生成 (RAG) 通过整合相关的外部信息来提升文本生成效果。
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2025年 9月 23日
借助生成式 AI 通过分子合成途径进行推理
无论是制药、化学还是材料应用,分子设计中反复出现的挑战在于构建可合成的分子。合成性评估通常需要绘制分子的合成路径:
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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
如何使用 GPU 驱动的 Leiden 在 Python 中加速社区检测
社区检测算法通过识别网络中隐藏的关联实体组,在理解数据方面发挥着重要作用。社交网络分析、推荐系统、GraphRAG、
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增强现实/虚拟现实

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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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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数据科学

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 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 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 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 13日
使用 ProRL v2 通过长时间训练扩展 LLM 强化学习
目前,AI 领域最引人注目的问题之一是大型语言模型 (LLM) 是否可以通过持续强化学习 (RL) 继续改进,或者其能力是否最终会达到顶峰。
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2025年 8月 7日
在单个 NVIDIA Grace Hopper 超级芯片上使用 XGBoost 3.0 训练 TB 级数据集
梯度提升决策树 (GBDT) 驱动着从实时欺诈过滤到 PB 级需求预测的各种功能。由于其先进的准确性、
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2025年 8月 7日
使用 JIT 编译在 cuDF 中高效转换
RAPIDS cuDF 提供了一系列用于使用 GPU 处理数据的 ETL 算法。对于 pandas 用户,
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