Networking / Communications

2025年 4月 23日

NVIDIA Secure AI 正式发布

随着许多企业开始对其数据进行 AI 训练或推理，需要保护数据和代码，尤其是大语言模型 (LLMs) 。由于数据敏感性，
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2025年 4月 11日

AI Fabric 的弹性以及网络融合的重要性

高性能计算和深度学习工作负载对延迟极为敏感。数据包丢失会导致通信管道中的重传或停顿，从而直接增加延迟并中断 GPU 之间的同步。
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2025年 4月 11日

NVIDIA 借助 NVIDIA DGX SuperPOD 加快 AI 工厂建设速度

在日本一个秘密地点的洞穴状房间里，一场数字革命正在展开。服务器机架像巨人一样立着，它们的光滑框架由数千条电缆连接，充满了潜力。 直到去年，
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2025年 4月 9日

借助 Rafay 为企业 AI 工作负载提供 NVIDIA 加速计算

生成式 AI 在全球的应用推动了全球对加速计算硬件的巨大需求。在企业中，这加快了加速私有云基础设施的部署。在地区层面，
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2025年 3月 27日

NVIDIA 硅光网络交换开启数据中心网络新时代

NVIDIA 通过将硅光技术直接与 NVIDIA Quantum 和 NVIDIA Spectrum 交换机 IC 集成，开辟了新的领域。
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2025年 3月 19日

NVIDIA Aerial Omniverse 数字孪生提升AI原生无线开发和灵活部署能力

在 AI 与先进 5G 和即将推出的 6G 技术融合的推动下，无线行业正处于转型的边缘，
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2025年 3月 19日

AI 推理时代的 NVIDIA Blackwell Ultra

多年来，AI 的进步一直通过预训练扩展遵循清晰的轨迹：更大的模型、更多的数据和更丰富的计算资源带来了突破性的功能。在过去 5 年中，
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2025年 3月 5日

借助 NVIDIA NIM 和 NVIDIA Holoscan for Media 增强直播媒体工作流程效率

NVIDIA Holoscan for Media 是一个 NVIDIA 加速平台，专为多供应商实时制作和 AI 而设计。
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2025年 2月 4日

NVIDIA Spectrum-X 网络平台和合作伙伴提升 AI 存储性能达48%

AI 工厂依靠的不仅仅是计算网。当然，连接 GPU 的东西向网络对于 AI 应用的性能至关重要，而连接高速存储阵列的存储网也不容忽视。
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2025年 1月 31日

NVIDIA 集合通信库 2.23 促使新的缩放算法和初始化方法的诞生

NVIDIA 集合通信库 (NCCL) 可实现针对 NVIDIA GPU 和网络进行优化的多 GPU 和多节点通信基元。
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2025年 1月 13日

借助 NVIDIA DOCA 平台框架，助力新一代 DPU 加速云基础设施

越来越多的企业组织开始采用加速计算来满足生成式 AI、5G 电信和主权云的需求。NVIDIA 发布了 DOCA 平台框架 (DPF)，
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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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