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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

适用于 Jetson Thor 的 CUDA 工具包 13.0 的新功能：统一 Arm 生态系统等

随着由 NVIDIA Blackwell GPU 架构驱动的 Jetson Thor SoC 即将支持 CUDA 13.0 版本，
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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

使用量化感知训练微调 gpt-oss 提高准确性和性能

对于 AI 社界而言，主要的开源基础模型版本带来了独特的架构创新与功能突破，正掀起一股令人振奋的浪潮。作为 OpenAI 实验室自 GPT…
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2025年 8月 25日

NVFP4 实现 16 位训练精度，4 位训练速度和效率

近年来，AI工作负载呈指数级增长，这不仅体现在大型语言模型（LLM）的广泛部署上，也反映在预训练和后训练阶段对处理更多token的迫切需求。
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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 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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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 7日

黑客如何利用 AI 解决问题的能力

随着多模态 AI 模型从感知发展到推理，甚至开始自主行动，新的攻击面也随之出现。这些威胁不仅针对输入或输出，还利用了 AI 系统如何处理、
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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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