Deep dive

2025年 4月 16日

使用 NVIDIA NIM 構建 AI 驅動的自動引用驗證工具

引文的準確性對于保持學術和 AI 生成內容的完整性至關重要。當引用不準確或錯誤時，它們可能會誤導讀者并散布虛假信息。
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2025年 4月 11日

使用 NVIDIA NIM 管理科學文獻中的生物研究成果

科學論文多種多樣，通常為同一實體使用不同的術語，使用不同的方法來研究生物現象，并在不同的上下文中展示研究結果。
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2025年 4月 11日

AI Fabric 的彈性以及網絡融合的重要性

高性能計算和深度學習工作負載對延遲極為敏感。數據包丟失會導致通信管道中的重傳或停頓，從而直接增加延遲并中斷 GPU 之間的同步。
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2025年 4月 9日

借助 Rafay 為企業 AI 工作負載提供 NVIDIA 加速計算

生成式 AI 在全球的應用推動了全球對加速計算硬件的巨大需求。在企業中，這加快了加速私有云基礎設施的部署。在地區層面，
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2025年 4月 3日

使用 GPU 加速 Apache Spark 上的 Apache Parquet 掃描

隨著各行各業企業的數據規模不斷增長， Apache Parquet 已成為一種重要的數據存儲格式。
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2025年 4月 2日

LLM 基準測試：基本概念

在過去幾年中，作為廣泛的 AI 革命的一部分， 生成式 AI 和 大語言模型 (LLMs) 越來越受歡迎。
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2025年 4月 2日

NVIDIA Blackwell 在 MLPerf Inference v5.0 中實現巨大的性能飛躍

在不斷增長的模型大小、實時延遲要求以及最近的 AI 推理的推動下， 大語言模型 (LLM) 推理的計算需求正在快速增長。與此同時，
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2025年 4月 1日

NVIDIA 開源 Run:ai 調度程序以推動社區協作

今天，NVIDIA 宣布推出 KAI Scheduler 的開源版本，這是一種 Kubernetes-native GPU 調度解決方案，
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2025年 3月 31日

工業設施數字孿生中的機器人仿真

工業企業正在采用 物理 AI 和自主系統來實現運營轉型。這涉及在工廠和倉庫中部署異構機器人車隊，包括移動機器人、 人形助手 、
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2025年 3月 27日

R2D2：利用 NVIDIA Research 的新型工作流和AI基礎模型提升機器人移動能力和全身控制

歡迎閱讀第一版 NVIDIA 機器人研發摘要 (R2D2) 。此技術博客系列將為開發者和研究人員提供更深入的見解，
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2025年 3月 25日

借助 NVIDIA Mission Control 實現 AI 工廠自動化

DeepSeek-R1 等先進的 AI 模型證明，企業現在可以構建專用于自己的數據和專業知識的尖端 AI 模型。
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2025年 3月 25日

利用 NVIDIA Earth-2 提升洪水風險評估能力

陸地洪水每年都會造成重大的經濟和社會影響。在 2024 年給保險業造成超過 10 億美元損失的八場自然災害中，有六場被歸類為洪水事件，
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2025年 3月 24日

集成 Flower和 NVIDIA FLARE，加速聯邦學習生態系統發展

近年來， Flower 和 NVIDIA FLARE 等開源系統已成為聯邦學習 (FL) 領域的關鍵工具，每個系統都有其獨特的關注點。
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2025年 3月 20日

NVIDIA CUDA-Q 助力量子應用研究

source-zh.html NVIDIA CUDA-Q 平臺旨在簡化混合式加速量子超級計算機的軟件和硬件開發。用戶可以編寫一次代碼，
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2025年 3月 19日

NVIDIA Aerial Omniverse 數字孿生提升AI原生無線開發和靈活部署能力

在 AI 與先進 5G 和即將推出的 6G 技術融合的推動下，無線行業正處于轉型的邊緣，
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2025年 3月 19日

NVIDIA Earth-2 為阿聯酋的區域 AI 天氣預報提供支持

在阿聯酋 (UAE) ，極端天氣事件破壞日常生活、延誤航班、危及交通并使城市規劃復雜化。白天的高溫限制了人類在戶外的活動，
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