Development & Optimization

2025年 4月 16日

宣布推出基于 CUDA 评估 LLM 的开源框架 ComputeEval

大语言模型 (LLMs) 正在彻底改变开发者的编码方式和编码学习方式。对于经验丰富的或初级的开发者来说，
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2025年 4月 3日

使用 GPU 加速 Apache Spark 上的 Apache Parquet 扫描

随着各行各业企业的数据规模不断增长， Apache Parquet 已成为一种重要的数据存储格式。
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2025年 4月 2日

NVIDIA Blackwell 在 MLPerf Inference v5.0 中实现巨大的性能飞跃

在不断增长的模型大小、实时延迟要求以及最近的 AI 推理的推动下， 大语言模型 (LLM) 推理的计算需求正在快速增长。与此同时，
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2025年 3月 25日

借助 NVIDIA Mission Control 实现 AI 工厂自动化

DeepSeek-R1 等先进的 AI 模型证明，企业现在可以构建专用于自己的数据和专业知识的尖端 AI 模型。
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2025年 3月 20日

NVIDIA 展示用于游戏 AI 推理和简化实操机会的 GeForce NOW

NVIDIA 云游戏服务 GeForce NOW 为开发者和发行商提供新工具，让更多游戏玩家畅玩他们的游戏，并提供只有通过云才能实现的新体验。
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2025年 3月 18日

隆重推出 NVIDIA Dynamo：用于扩展推理AI模型的低延迟分布式推理框架

NVIDIA 今天在 GTC 2025 宣布发布 NVIDIA Dynamo 。NVIDIA Dynamo 是一个高吞吐量、
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2025年 3月 12日

了解 CUDA GPU 计算的汇编语言 PTX

并行线程执行（PTX）是一种虚拟机指令集架构，从一开始就是 CUDA 的一部分。您可以将 PTX 视为 NVIDIA CUDA GPU…
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2025年 3月 10日

优化 CUDA C++ 编译时间

在现代软件开发中，时间是非常宝贵的资源，尤其是在编译过程中。对于在大规模 GPU 加速应用程序上使用 CUDA C++的开发者而言，
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2025年 2月 25日

NVIDIA cuDSS 提高工程和科学计算中的求解器技术

NVIDIA cuDSS 是第一代稀疏直接求解器库，旨在加速工程和科学计算。cuDSS 正越来越多地应用于数据中心和其他环境，
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2025年 2月 20日

制造业产品设计工作流程的生成式 AI 转型

长期以来，制造行业的传统设计和工程工作流程一直以顺序迭代的方法为特征，这种方法通常既耗时又需要大量资源。这些传统方法通常涉及需求收集、
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2025年 2月 13日

使用 DeepSeek-R1 和推理时间缩放实现自动化 GPU 内核生成

随着 AI 模型扩展其功能以解决更复杂的挑战，一种称为“ 测试时扩展 ”或“ 推理时扩展 ”的新扩展法则正在出现。
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2025年 1月 15日

提升 AI 性能的 GPU 内存基础知识

生成式 AI 彻底改变了人们将想法变为现实的方式，而代理 AI 代表着这一技术变革的下一次飞跃。通过利用复杂的自主推理和迭代规划，
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2024年 12月 17日

NVIDIA OptiX 着色器绑定表优化实现高效光线追踪

NVIDIA OptiX 是通过 CUDA 实现 GPU 加速光线追踪的 API，通常用于渲染包含各种物体和材质的场景。
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2024年 12月 16日

2024 年热门文章：NVIDIA NIM、语言模型突破和数据科学优化的精要

对于使用 NVIDIA 技术的开发者、研究人员和创新者来说，2024 年又是具有里程碑意义的一年。
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2024年 11月 20日

使用 EMBark 加速大规模推荐系统嵌入式训练优化

推荐系统是互联网行业的核心，而高效地训练这些系统对于各大公司来说是一个关键问题。大多数推荐系统是深度学习推荐模型（DLRMs），
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2024年 10月 31日

深度学习 AI 模型无需手术即可检测乳腺癌扩散

在诊断癌细胞是否扩散（包括扩散到附近的淋巴结）时， 新的深度学习模型 可以减少对手术的需求（也称为转移）。
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