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2025年 9月 17日

NVIDIA RAPIDS 25.08 版本新增 cuML 分析器、Polars GPU 引擎更新、增加算法支持及更多功能

RAPIDS 25.08 版本持续突破极限，新增多项功能，进一步提升了加速数据科学的易用性和可扩展性，包括： 请在下方详细了解新增功能。
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2025年 9月 16日

适用于 Python GPU 加速视频处理的 PyNvVideoCodec 2.0 新增功能

Python 中的硬件加速视频处理变得更加便捷。 PyNvVideoCodec 是一个基于 NVIDIA Python 的库，
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2025年 9月 16日

利用 NVIDIA Run:ai 模型流技术降低大型语言模型推理的冷启动延迟

部署大语言模型（LLM）在优化推理效率方面带来了显著挑战。其中，冷启动延迟——即模型加载到 GPU 显存所需的时间较长…
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2025年 9月 15日

全新 Qwen3-Next 开源模型预览：MoE 架构在 NVIDIA 平台实现更高精度与加速并行处理速度

随着 AI 模型规模不断扩大且处理的文本序列越来越长，效率变得与规模同样重要。 为展示未来趋势，
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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 11日

使用 NVIDIA CUDA 加速的 VC-6 构建高性能视觉 AI 工作流

NVIDIA GPU 持续提升的计算吞吐量为优化视觉 AI 工作负载带来了新的机遇：让硬件持续高效地处理数据。随着 GPU 性能的不断增强，
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2025年 9月 10日

借助 NVIDIA Rivermax 和 NEIO FastSocket，更大限度地提高金融服务的低延迟网络性能

超低延迟与可靠的数据包传输是金融服务、云游戏以及媒体和娱乐等现代应用的关键需求。在这些领域中，
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2025年 9月 10日

使用 NVIDIA NIM Operator 3.0.0 部署可扩展的 AI 推理

AI 模型、推理引擎后端以及分布式推理框架在架构、复杂性和规模上持续演进。面对快速的技术变革，
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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 Rubin CPX 加速百万级以上 token 上下文工作负载的推理性能和效率

推理正成为人工智能复杂性的前沿领域。现代模型正逐步演变为具备多步推理能力、持久化记忆和长时程上下文理解的代理式系统，使其能够胜任软件开发、
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2025年 9月 9日

如何利用跨规模网络将分布式数据中心连接成大型 AI 工厂

AI 技术日益复杂，训练与推理领域的新进展对数据中心提出了更高的要求。尽管数据中心的功能正在迅速扩展，但其基础设施受限于基本的物理条件，
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2025年 9月 8日

如何使用 Outerbound 和 DGX 云 Lepton 自行构建 AI 系统

我们往往容易低估实际生产级 AI 系统所涉及的组件复杂性。无论是构建融合内部数据与外部大语言模型的智能体，还是提供按需生成动画的服务，
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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

南北向网络：加速企业 AI 工作负载的关键

在 AI 基础架构中，数据为计算引擎提供关键燃料。随着代理式 AI 系统的持续演进，多个模型与服务相互协作，需要获取外部上下文并实时做出决策，
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2025年 9月 3日

如何运行 AI 驱动的 CAE 仿真

在现代工程领域，创新速度与执行模拟分析的效率密切相关。计算机辅助工程（CAE）在验证产品性能与安全性方面发挥着关键作用，
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2025年 9月 3日

借助 NVIDIA DRIVE AGX Thor 开发者套件加速自动驾驶汽车开发

自动驾驶汽车（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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