最佳實踐

2025年 3月 10日

借助 NVIDIA DriveOS LLM SDK 簡化自動駕駛汽車應用的 LLM 部署

大語言模型 (LLMs) 在自然語言處理 (NLP) 中表現出非凡的泛化能力。它們廣泛應用于翻譯、數字助理、推薦系統、上下文分析、代碼生成、
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2025年 2月 28日

借助 Databricks Pixels 2.0 和 MONAI 加速醫學影像 AI 運營

根據世界衛生組織（WHO）的數據，全球每年都會進行 36 億次醫學影像檢查，以診斷、監測和治療各種疾病。
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2025年 2月 6日

NVIDIA RTX Mega Geometry 現已支持新的 Vulkan 示例程序

在過去 30 年里，計算機圖形領域的幾何細節呈指數級增長。為了渲染具有更高實例數量和三角形密度的高質量素材，
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2025年 2月 6日

使用 NVIDIA GeForce RTX 50 系列 GPU 實時渲染路徑追蹤頭發

2018 年， NVIDIA RTX 引入了對光線追蹤三角形網格的硬件支持。但是，頭發和毛皮的光線追蹤仍然是一個計算密集型問題，
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2025年 2月 6日

適用于數據科學的 GPU 加速入門

在數據科學領域，運營效率是處理日益復雜和大型數據集的關鍵。GPU 加速已成為現代工作流程的關鍵，可顯著提高性能。
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2025年 2月 5日

使用 NVIDIA AI Workbench 簡化本地和云系統之間的協作

NVIDIA AI Workbench 是一款免費的開發環境管理器 ，用于在 GPUs 上開發、定制 AI 應用并對其進行原型設計。
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2025年 1月 30日

使用 NVIDIA Nsight 開發者工具和 GeForce RTX 50系列 GPU 構建神經渲染應用

新一代 NVIDIA 圖形硬件已經面世。由 NVIDIA Blackwell 提供支持的 GeForce RTX 50 系列 GPU…
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2025年 1月 29日

掌握 LLM 技術：評估

評估大語言模型（LLMs） 和 檢索增強生成（RAG） 系統是一個復雜而微妙的過程，反映了這些系統的復雜性和多面性。 與傳統機器學習（ML）…
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2025年 1月 21日

構建 AI 銷售助理的經驗教訓

在 NVIDIA，銷售運營團隊為銷售團隊提供將先進的硬件和軟件推向市場所需的工具和資源。
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2025年 1月 16日

在 NVIDIA TensorRT-LLM 中引入新型 KV 緩存重用優化策略

語言模型通過預測下一個令牌 (給定所有先前的令牌，包括輸入文本令牌) 來生成文本。在 LLM 服務中，先前令牌的鍵和值元素用作歷史語境，
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2025年 1月 15日

提升 AI 性能的 GPU 內存基礎知識

生成式 AI 徹底改變了人們將想法變為現實的方式，而代理 AI 代表著這一技術變革的下一次飛躍。通過利用復雜的自主推理和迭代規劃，
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2024年 12月 24日

借助 NVIDIA 全棧解決方案提升 AI 推理性能

AI 驅動的應用的爆炸式發展對開發者提出了前所未有的要求，他們必須在提供先進的性能與管理運營復雜性和成本以及 AI 基礎設施之間取得平衡。
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2024年 12月 20日

利用 RAPIDS 和 Ray 加速 GPU 數據分析

RAPIDS 是一套開源 GPU 加速的數據科學和 AI 庫，可通過 Spark 和 Dask 等分布式引擎進行橫向擴展。
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2024年 12月 17日

微調小型語言模型以提高代碼審查準確性

生成式 AI 通過 推動眾多 應用的創新和提高效率，正在改變企業。然而，采用大型 基礎模型 會帶來一些挑戰，包括高成本、慢性能、
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2024年 12月 16日

借助 WebAssembly 實現沙箱 Agentic AI 工作流

代理 AI 工作流通常 涉及執行由 大語言模型 (LLM) 生成的代碼，以執行創建數據可視化等任務。但是，此代碼應在安全環境中清理和執行，
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2024年 12月 12日

NVIDIA BlueField DPU 與 WEKA Client 的集成提升 AI 工作負載效率

WEKA 是可擴展軟件定義數據平臺的先驅，NVIDIA 正在攜手合作，
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