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2025年 8月 4日

GPU 架构支持导航：面向 NVIDIA CUDA 开发者的指南

如果您最近使用 NVIDIA CUDA 编译器 (NVCC) 开发 NVIDIA GPU 应用，您可能会遇到以下警告消息： 这究竟意味着什么，
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2025年 8月 1日

7 种可即时加速 Python 数据科学工作流程的插入式替代方案

您已经经历过。您编写了完美的 Python 脚本，在示例 CSV 上对其进行了测试，一切都很完美。但是，
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2025年 7月 22日

使用 NVIDIA NeMo 在一个周末内训练一个具备推理能力的 LLM

您是否曾想构建自己的推理模型，但认为它过于复杂或需要大量资源？再想想。借助 NVIDIA 强大的工具和数据集，
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2025年 7月 21日

传统 RAG 与代理 RAG——AI 智能体如何通过动态知识实现更高智能

是否曾依赖不知道新高速公路旁路或道路突然关闭的旧 GPS？它可能会让您到达目的地，但不是最有效或最准确的方式。
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2025年 7月 18日

3 个 pandas 工作流在大型数据集上严重变慢，直到启用了 GPU 加速

如果您使用 pandas，您可能已经撞到了墙壁。正是在这个时刻，您值得信赖的工作流程在处理较小的数据集时表现出色，在处理大型数据集时陷入停顿。
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2025年 7月 18日

使用 Ansible 和 Git 实现 NVIDIA Air 网络设计自动化

NVIDIA Air 的核心是实现自动化。您可以对网络的每个部分进行编码和版本控制，并将其设置为自动触发。这包括创建拓扑、
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2025年 7月 17日

大规模特征工程：利用 NVIDIA CUDA-X 数据科学优化半导体制造的机器学习模型

在上一篇博文中，我们介绍了芯片制造和运营中的预测建模设置，重点介绍了数据集不平衡等常见挑战，以及对更细致的评估指标的需求。
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2025年 7月 16日

CUTLASS 3.x：用于 GEMM 内核设计的正交、可重用和组合抽象

GPU 上的 GEMM 优化是一个模块化问题。高性能实现需要指定超参数，例如图块形状、数学和复制指令以及线程束专用方案。
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2025年 7月 10日

借助 GliaCloud 和 NVIDIA Omniverse 库加速视频制作和定制

生成式 AI 视频模型的激增以及这些模型引入的新工作流程，显著提高了创意和营销技术行业的生产效率，并提高了输出质量。
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2025年 7月 10日

InfiniBand 多层安全保护数据中心和 AI 工作负载

在当今数据驱动的世界中，安全性不仅仅是一项功能，更是基础。随着 AI、HPC 和超大规模云计算的指数级增长，
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2025年 7月 10日

从 TB 级到一站式解决方案：AI 驱动的气候模型走向主流

在了解地球不断变化的气候的竞赛中，速度和准确性至关重要。但当今使用最广泛的气候模拟器往往难以满足需求：由于计算能力的限制，
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2025年 7月 9日

为 NVIDIA CUDA 内核融合提供 Python 中缺失的构建模块

CUB 和 Thrust 等 C++ 库提供高级构建块，使 NVIDIA CUDA 应用和库开发者能够编写跨架构可移植的光速代码。
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2025年 7月 9日

使用 NVIDIA NeMo-RL 进行强化学习：通过 GRPO 复制 DeepScaleR 配方

强化学习 (RL) 是交互式 AI 的支柱。它对于教导智能体推理和从人类偏好中学习、实现多轮工具使用等至关重要。
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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 25日

NVIDIA DOCA 3.0 助力 AI 平台开启网络新纪元

NVIDIA DOCA 框架已发展成为新一代 AI 基础设施的重要组成部分。从初始版本到备受期待的 NVIDIA DOCA 3.0 发布，
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2025年 6月 25日

如何使用 NVIDIA NeMo 技能简化复杂的 LLM 工作流程

改进 LLM 的典型方法涉及多个阶段：合成数据生成 (SDG) 、通过监督式微调 (SFT) 或强化学习 (RL) 进行模型训练以及模型评估。
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