Networking / Communications
2024年 12月 12日
NVIDIA Air 简要介绍
AI 的出现带来了一种新型数据中心,即 AI 工厂 ,专门用于处理 AI 工作负载。AI 工作负载的范围和规模可能会有很大差异,
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2024年 12月 12日
NVIDIA BlueField DPU 与 WEKA Client 的集成提升 AI 工作负载效率
WEKA 是可扩展软件定义数据平台的先驱,NVIDIA 正在携手合作,
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2024年 11月 14日
NVIDIA DOCA 2.9 借助新性能和安全功能强化人工智能和云计算基础设施
NVIDIA DOCA 通过为开发者提供全面的软件框架来利用硬件加速来增强 NVIDIA 网络平台的功能,从而提高性能、安全性和效率。
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2024年 11月 13日
NVIDIA Blackwell 在 MLPerf 训练 v4.1 中将 LLM 训练性能提高一倍
随着模型规模的扩大以及使用更多数据进行训练,它们的能力也随之提升,实用性也随之提升。为了快速训练这些模型,需要在数据中心规模上提供更高的性能。
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2024年 11月 12日
AI-RAN 上线,为电信公司带来新的 AI 机遇
AI 正在以新的方式改变行业、企业和消费者体验。生成式 AI 模型正在转向推理, 代理 AI 正在实现新的成果导向型工作流,
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2024年 11月 8日
转变电信网络以管理和优化 AI 工作负载
今年年初,5G 全球连接数量接近 20 亿,预计到 2028 年将达到 77 亿。虽然 5G 带来了更快的速度、更高的容量和更低的延迟,
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2024年 10月 29日
在 SONiC 中通过安全启动保护您的网络
NVIDIA 技术可帮助组织构建和维护安全、可扩展和高性能的网络基础设施。
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2024年 10月 25日
利用 NVIDIA SHARP 网络计算提升系统性能
AI 和科学计算应用是分布式计算问题的绝佳示例。这些问题太大了,计算太密集,无法在单台机器上运行。这些计算被分解为并行任务,
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2024年 10月 16日
借助 NVIDIA 云原生堆栈实现 AI 应用开发简化
在快速发展的 AI 和数据科学领域,对可扩展、高效且灵活的基础设施的需求从未如此高。传统基础设施通常难以满足现代 AI 工作负载的需求,
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2024年 10月 16日
借助 Google Kubernetes Engine 和 NVIDIA NIM 实现高性能 AI 推理扩展
AI 模型的快速演进推动了对更高效、更可扩展的推理解决方案的需求。在企业组织努力利用 AI 的强大功能时,他们在部署、
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2024年 10月 15日
NVIDIA SuperNIC 驱动新一代 AI 网络发展
在生成式 AI 时代,加速网络对于为大规模分布式 AI 工作负载构建高性能计算结构至关重要。NVIDIA 在该领域继续保持领先地位,
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2024年 10月 15日
借助 NVIDIA DOCA-OFED 让您的网络堆栈面向未来
NVIDIA DOCA 软件平台 释放了 NVIDIA BlueField 网络平台 的潜力,并为 NVIDIA BlueField 和…
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