Blackwell

2025年 10月 28日

隆重推出用于 RNA 设计和分析的 CodonFM 开放模型

开放式研究对推动创新至关重要，AI 与科学领域的众多突破正是通过开放式协作实现的。在数字生物学研究领域，
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2025年 10月 24日

NVIDIA DGX Spark 的性能如何支持密集型 AI 任务

当今，要求严苛的 AI 开发者工作负载通常需要比台式电脑所能提供的内存更多，也往往需要访问笔记本电脑或 PC 所不具备的软件，
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2025年 10月 24日

通过 cuBLAS 中的浮点仿真释放 Tensor Core 性能

NVIDIA CUDA-X 数学库提供基础的数值计算模块，帮助开发者在人工智能和科学计算等多个高性能计算领域中部署加速应用程序。
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2025年 10月 20日

在 NVL72 机架级系统上使用 Wide Expert Parallelism 扩展大型 MoE 模型

现代 AI 工作负载已远超单 GPU 推理服务的能力范围。模型并行技术通过在多个 GPU 之间高效划分计算任务，
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2025年 9月 29日

在 NVIDIA Isaac Lab 2.3 中使用全身控制和增强遥操作，简化机器人学习

基于真实世界演示训练机器人策略，不仅成本高、速度慢，还容易出现过拟合问题，进而限制其在不同任务与环境中的泛化能力。
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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 11日

量化感知训练如何实现低精度恢复

训练 AI 模型后，可采用多种压缩技术来优化模型的部署。其中较为常见的是后训练量化（PTQ），该方法通过数值缩放技术，
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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 5日

通过 CPU-GPU 显存共享加速大规模 LLM 推理和 KV 缓存卸载

大语言模型（LLM）处于人工智能创新的前沿，但其庞大的规模往往会影响推理效率。例如，Llama 3 70B 和 Llama 4 Scout…
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2025年 9月 3日

借助 NVIDIA DRIVE AGX Thor 开发者套件加速智能汽车开发

智能汽车（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

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

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 26日

在 NVIDIA Blackwell GPU 上优化 DeepSeek R1 吞吐量：开发者深度解析

开源 DeepSeek R1 模型的创新架构包含多头潜在注意力机制 (MLA) 和大型稀疏混合专家模型 (MoE)，
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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 22日

揭秘 NVIDIA Blackwell Ultra：推动 AI 工厂时代的芯片动力

作为 NVIDIA Blackwell 架构系列的最新成员，NVIDIA Blackwell Ultra GPU 依托核心创新，
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