最佳實踐

2025年 4月 16日

在大型語言模型時代，通過消息量化和流式傳輸實現高效的聯邦學習

聯邦學習 (Federated Learning, FL) 已成為一種在分布式數據源中訓練機器學習模型的有前景的方法，同時還能保護數據隱私。
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2025年 4月 10日

高效擴展 Polars 的 GPU Parquet 讀取器

在處理大型數據集時，數據處理工具的性能變得至關重要。 Polars 是一個以速度和效率聞名的開源數據操作庫，提供由 cuDF 驅動的 GPU…
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2025年 4月 9日

在 NVIDIA NeMo Guardrails 中使用 Cleanlab 可信語言模型防止 LLM 幻覺

隨著越來越多的企業將 Large Language Models (LLM) 集成到其應用中，他們面臨著一個嚴峻的挑戰：
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2025年 4月 8日

使用先進的開放式 NVIDIA Llama Nemotron 推理模型構建企業 AI 智能體

此更新文章最初發布于 2025 年 3 月 18 日 。 企業組織正在采用 AI 智能體 來提高生產力并簡化運營。為了更大限度地發揮影響，
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2025年 3月 18日

使用先進的開放式 NVIDIA Llama Nemotron 推理模型構建企業級 AI 智能體

企業組織正在采用 AI 智能體 來提高生產力并簡化運營。為了更大限度地發揮影響，這些智能體需要強大的推理能力來解決復雜的問題，發現隱藏的聯系，
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2025年 3月 18日

借助 NVIDIA DGX 云基準測試衡量和提高 AI 工作負載性能

隨著 AI 功能的進步，了解硬件和軟件基礎架構選擇對工作負載性能的影響對于技術驗證和業務規劃都至關重要。
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2025年 3月 18日

借助 NVIDIA DGX 云無服務器推理在云環境中無縫擴展人工智能

NVIDIA DGX Cloud Serverless Inference 是一種自動擴展 AI 推理解決方案，可實現快速可靠的應用部署。
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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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