Deep dive

2025年 7月 2日

通过低精度量化优化用于图像编辑的 FLUX.1 Kontext

FLUX.1 Kontext 是 Black Forest Labs 最近发布的模型，是对社区图像生成模型的一项令人着迷的补充。
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2025年 7月 1日

适用于有效 FP8 训练的按张量和按块扩展策略

在本博文中，我们将分解主要的 FP8 缩放策略 (按张量缩放、延迟和电流缩放以及按块缩放 (包括 Blackwell 支持的 MXFP8…
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2025年 6月 30日

出色的多模态 RAG：Llama 3.2 NeMo 检索器嵌入模型如何提高工作流准确性

数据远不止于文本，它本质上是多模态的，包括图像、视频、音频等，通常采用复杂的非结构化格式。虽然常见的方法是将 PDF、扫描图像、
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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 24日

隆重推出 NVFP4，实现高效准确的低精度推理

为了充分利用 AI，优化至关重要。当开发者考虑优化用于推理的 AI 模型时，通常会想到量化、蒸馏和剪枝等模型压缩技术。毫无疑问，
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2025年 6月 18日

NVIDIA 集合通信库 2.26 实现性能和监控功能的提升

NVIDIA 集合通信库 (NCCL) 可实现针对 NVIDIA GPU 和网络优化的多 GPU 和多节点通信基元。
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2025年 6月 17日

通过 NVIDIA Holoscan for Media 上的全新 AI 应用实例，实现实时 AI 媒体效果增强

直播媒体工作流越来越多地使用 AI 微服务来增强制作能力。然而，先进的 AI 模型大多托管在云端，由于网络延迟、带宽和实时可扩展性方面的限制，
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2025年 6月 16日

使用世界基础模型生成的合成轨迹数据提高机器人学习效果

在机电一体化和机器人 AI 基础模型的进步的推动下，通用型机器人技术已经问世。但关键的瓶颈依然存在：
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2025年 6月 12日

NVIDIA Holoscan 传感器桥接技术赋予开发者实时数据处理能力

在快速发展的机器人和边缘 AI 领域，高效处理和传输传感器数据的能力至关重要。许多边缘应用正在摆脱单传感器固定功能解决方案，
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2025年 6月 12日

借助 RAPIDS 单细胞技术推动十亿细胞分析和生物学突破

细胞生物学和虚拟细胞模型的未来取决于大规模测量和分析数据。在过去 10 年里，单细胞实验一直以惊人的速度增长，从数百个细胞开始，
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2025年 6月 12日

借助 MMseqs2-GPU 和 NVIDIA NIM 加速蛋白质科学序列对齐

蛋白质序列对齐 (比较蛋白质序列的相似性) 是现代生物学和医学的基础。它通过重建进化关系 (技术上称为 homology…
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2025年 6月 11日

使用 NVIDIA Cosmos Predict-2 构建自定义物理人工智能基础模型

构建更智能的机器人和自动驾驶汽车 (AV) 始于能够理解现实世界动态的物理 AI 模型。这些模型发挥着两个关键作用：
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2025年 6月 11日

借助全新 NVIDIA Cosmos 世界基础模型简化端到端自动驾驶汽车开发

随着向为自动驾驶汽车 (AV) 提供动力支持的端到端规划模型的转变，人们对基于物理性质的高质量传感器数据的需求也在不断增加。
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2025年 6月 10日

借助 AI 超级计算和 NVIDIA CUDA-Q Academic 变革量子教育

随着量子计算机的扩展，它们将与 AI 超级计算机集成，以解决世界上一些最具挑战性的问题。这些加速量子超级计算机将运行利用 CPU、
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2025年 6月 9日

借助 EoRA 快速恢复 LLM 压缩错误的免微调方法

模型压缩技术已经过广泛探索，可减少为大语言模型 (LLM) 或其他大型神经网络提供服务所需的计算资源。 但是，与未压缩的模型相比，
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2025年 6月 5日

利用 NVIDIA cuML 中的森林推理库加速树模型推理

树集成模型仍然是表格数据的首选，因为它们准确、训练成本相对较低且速度快。但是，如果您需要低于 10 毫秒的延迟或每秒数百万次的预测，
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