Intermediate Technical

2025年 8月 27日

如何将生产环境中的 LangGraph 智能体从单个用户扩展到 1000 名同事

您已经成功构建了一个功能强大的 AI 智能体，并准备与同事分享，但您有一个重要的顾虑：如果同时有 10 位、100…
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2025年 8月 27日

如何通过共享内存寄存器溢出来提高 CUDA 内核性能

当 CUDA 内核所需的硬件寄存器数量超过可用数量时，编译器会将多余的变量溢出到本地内存中，这一过程称为寄存器溢出。
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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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2025年 8月 22日

NVIDIA 硬件创新和开源贡献正在塑造 AI

Cosmos、DeepSeek、Gemma、GPT-OSS、Llama、Nemotron、Phi、
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2025年 8月 22日

如何发现 (并修复) pandas 工作流中的 5 个常见性能瓶颈

数据加载缓慢、内存消耗大的连接操作以及长时间运行的任务，是每位 Python 开发者都会面临的问题。它们不仅浪费了宝贵的时间，
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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 18日

宣布推出新的 NVIDIA 游戏 AI 和神经网络渲染技术

在 Gamescom 2025上，NVIDIA发布了其NVIDIA RTX神经网络渲染技术以及NVIDIA ACE生成式AI技术的最新进展。
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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 13日

利用 Wheel Variant 简化 CUDA 加速 Python 的安装和打包工作流程

如果您曾经安装过 NVIDIA GPU 加速的 Python 软件包，您可能遇到过这样的场景：导航到 pytorch.org、jax.dev、
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2025年 8月 11日

如何在交互式模拟中即时渲染现实世界场景

将现实世界环境转变为交互式仿真不再需要花费数天或数周的时间。借助 NVIDIA Omniverse NuRec 和…
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2025年 8月 8日

R²D²：利用 NVIDIA Research 的全球基础模型和工作流提升机器人训练效率

随着物理 AI 系统的进步，对丰富标记数据集的需求正在加速增长，超出了我们在现实世界中手动捕捉的能力。世界基础模型 (WFM)…
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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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2025年 8月 7日

使用 JIT 编译在 cuDF 中高效转换

RAPIDS cuDF 提供了一系列用于使用 GPU 处理数据的 ETL 算法。对于 pandas 用户，
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2025年 8月 6日

CUDA 工具包 13.0 的新特性和重要更新

CUDA Toolkit 13.0 是该工具包的最新版本，具有加速最新 NVIDIA CPU 和 GPU 计算的优势。作为一项重大发布，
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