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2025年 7月 7日

提出一个维基百科规模的问题：如何利用数百万 token 的实时推理使世界更加智能

现代 AI 应用越来越依赖于将庞大的参数数量与数百万个令牌的上下文窗口相结合的模型。无论是经过数月对话的 AI 智能体、
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2025年 6月 12日

使用 NVIDIA TensorRT for RTX 运行高性能 AI 应用

NVIDIA TensorRT for RTX 现可作为 SDK 下载，该 SDK 可集成到 Windows 和 Linux 的 C++ 和…
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2025年 6月 4日

NVIDIA Blackwell 在 MLPerf Training v5.0 中实现高达 2.6 倍的性能提升

创建先进的大语言模型 (LLM) 的过程始于预训练过程。预训练最先进的模型具有很高的计算要求，因为热门的开放权重模型具有数百亿到数千亿个参数，
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2025年 6月 4日

重现 NVIDIA MLPerf v5.0 的 LLM 基准测试训练成绩

运行 NVIDIA 基准测试时，您的系统需要具备以下内容： 运行 NVIDIA MLPerf 训练基准测试需要：
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2025年 6月 3日

全新 NVIDIA Llama Nemotron Nano 视觉语言模型在 OCR 准确性基准测试中位居榜首

PDF、图形、图表和控制面板等文档是丰富的数据源，在提取和整理时，可提供信息丰富的决策见解。从自动化财务报表处理到改进商业智能工作流程，
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2025年 5月 22日

Blackwell 借助 Meta 的 Llama 4 Maverick 突破 1000 TPS/ 用户门槛

NVIDIA 的大语言模型 (LLM) 推理速度创下了世界纪录。在包含 400 亿参数的 Llama 4 Maverick 模型 (…
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2025年 5月 18日

宣布推出适用于基准测试 AI 云基础设施的 NVIDIA 示例云

长期以来，在云端训练 大语言模型 (LLMs) 和部署 AI 工作负载的开发者和企业一直面临着一项根本性挑战：
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2025年 5月 6日

LLM 推理基准测试指南：NVIDIA GenAI-Perf 和 NIM

这是 LLM 基准测试系列 的第二篇文章，介绍了在使用 NVIDIA NIM 部署 Meta Llama 3 模型 时，
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2025年 5月 1日

借助 NVIDIA cuBLAS 12.9 提高矩阵乘法速度和灵活性

NVIDIA CUDA-X 数学库助力开发者为 AI、科学计算、数据处理等领域构建加速应用。
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2025年 4月 24日

使用 NVIDIA NIM 对游戏进行代理式 LLM 和 VLM 推理基准测试

这是 LLM 基准测试系列的第一篇文章，介绍了在使用 NVIDIA NIM 部署 Meta Llama 3 模型时，
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2025年 4月 15日

NVIDIA Llama Nemotron 超开放模型实现突破性的推理准确性

AI 不再只是生成文本或图像，而是要针对商业、金融、客户和医疗健康服务中的现实应用进行深度推理、详细解决问题并实现强大的适应性。
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2025年 4月 2日

LLM 基准测试：基本概念

在过去几年中，作为广泛的 AI 革命的一部分， 生成式 AI 和 大语言模型 (LLMs) 越来越受欢迎。
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2025年 3月 21日

借助 NVIDIA Parabricks 和 NVIDIA AI Blueprints，将基因组学和单细胞分析时间缩短至几分钟

NVIDIA Parabricks 是一款可扩展的基因组学分析软件套件，通过加速计算和深度学习解决 omics 挑战，实现新的科学突破。
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2025年 3月 18日

NVIDIA Blackwell 实现世界纪录的 DeepSeek-R1 推理性能

NVIDIA 在 NVIDIA GTC 2025 上宣布了创下世界纪录的 DeepSeek-R1 推理性能 。 搭载 8 个 NVIDIA…
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2025年 3月 18日

NVIDIA NeMo 检索器将准确的多模态 PDF 数据提取速度提高 15 倍

企业生成和存储的多模态数据比以往任何时候都多，但传统的检索系统在很大程度上仍然以文本为重点。虽然他们可以从书面内容中获得见解，
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2025年 3月 18日

借助 NVIDIA DGX 云基准测试衡量和提高 AI 工作负载性能

随着 AI 功能的进步，了解硬件和软件基础架构选择对工作负载性能的影响对于技术验证和业务规划都至关重要。
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