硬件/半導體

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 4日

NVIDIA Spectrum-X 網絡平臺和合作伙伴提升 AI 存儲性能達48%

AI 工廠依靠的不僅僅是計算網。當然，連接 GPU 的東西向網絡對于 AI 應用的性能至關重要，而連接高速存儲陣列的存儲網也不容忽視。
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2025年 1月 30日

為 NVIDIA Blackwell GeForce RTX 50 系列 GPU 發布全新 AI SDK 和工具

NVIDIA 最近宣布推出 新一代 PC GPU – GeForce RTX 50 系列 ，以及面向開發者的全新 AI 賦能 SDK 和工具。
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2024年 12月 12日

NVIDIA Air 簡要介紹

AI 的出現帶來了一種新型數據中心，即 AI 工廠 ，專門用于處理 AI 工作負載。AI 工作負載的范圍和規模可能會有很大差異，
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2024年 11月 14日

探索采用自主 AI 和 NVIDIA 機密計算的超級協議案例

機密和自主的 AI 是一種新的 AI 開發、訓練和推理方法，其中用戶的數據是去中心化的、私有的，并由用戶自己控制。
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2024年 10月 29日

在 SONiC 中通過安全啟動保護您的網絡

NVIDIA 技術可幫助組織構建和維護安全、可擴展和高性能的網絡基礎設施。
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2024年 10月 25日

利用 NVIDIA SHARP 網絡計算提升系統性能

AI 和科學計算應用是分布式計算問題的絕佳示例。這些問題太大了，計算太密集，無法在單臺機器上運行。這些計算被分解為并行任務，
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2024年 10月 24日

構建 AI 智能體以自動創建軟件測試案例

在軟件開發中，測試對于確保最終產品的質量和可靠性至關重要。然而，創建測試計劃和規范可能耗時且需要大量人力，
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2024年 10月 9日

NVIDIA Grace CPU 實現全球頂級數據中心性能和突破性能效優勢

NVIDIA 將 NVIDIA Grace CPU 設計為一種新型高性能數據中心 CPU，旨在提供突破性的 能效 ，
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2024年 9月 6日

在電路設計中使用生成式 AI 模型

從智能文本生成大語言模型（LLMs）到創意圖像和視頻生成模型，生成式模型在過去幾年中掀起了巨大的浪潮。在 NVIDIA，
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2024年 8月 28日

NVIDIA Blackwell 平臺在 MLPerf Inference v4.1 中創下新的 LLM 推理記錄

大型語言模型 (LLM) 推理是一項全棧挑戰。實現高吞吐量、低延遲推理需要強大的 GPU、高帶寬 GPU 之間的互連、
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2024年 8月 27日

NVIDIA Spectrum-X 加速大規模 AI 工作負載優化

在當今迅速發展的技術格局中，保持領先地位不僅僅是一個目標——這是一個必要條件。創新浪潮，尤其是 AI 領域的創新，
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2024年 8月 12日

NVIDIA NVLink 和 NVIDIA NVSwitch 加速大語言模型推理性能

大型語言模型（LLM）越來越大，增加了處理推理請求所需的計算量。為了滿足服務當今LLM的實時延遲要求，并為盡可能多的用戶提供服務，
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2024年 7月 11日

新一代的 FlashAttention

NVIDIA 很高興能與 Colfax、Together.ai、Meta 和普林斯頓大學合作，利用 Hopper GPU 架構和…
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2024年 6月 24日

在 NVIDIA Air 上探索 SONiC

測試網絡基礎設施和為新環境構建可工作的 PoC，往好了說可能很棘手，往壞了說可能非常可怕。你可能會遇到無法滿足的許可要求，
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2024年 6月 17日

視頻：使用 NVIDIA NIM 與您的供應鏈數據對話

NVIDIA 運營著世界上最大、最復雜的供應鏈之一。我們建造的超級計算機通過數百英里的高速光纜連接數萬個 NVIDIA GPU。
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