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2025年 3月 10日

優化 CUDA C++ 編譯時間

在現代軟件開發中，時間是非常寶貴的資源，尤其是在編譯過程中。對于在大規模 GPU 加速應用程序上使用 CUDA C++的開發者而言，
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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 3月 6日

在 NVIDIA GPU 上無需更改代碼即可加速 Apache Spark ML

適用于 Apache Spark 軟件插件的 NVIDIA RAPIDS 加速器 開創了零代碼更改用戶體驗 (UX)，
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2025年 3月 5日

借助 NVIDIA NIM 和 NVIDIA Holoscan for Media 增強直播媒體工作流程效率

NVIDIA Holoscan for Media 是一個 NVIDIA 加速平臺，專為多供應商實時制作和 AI 而設計。
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2025年 3月 4日

使用 Numba 將 GPU 加速的算法交易模擬提高 100 多倍

量化開發者需要運行回測模擬，以便從損益（P&L）的角度了解金融算法的表現。統計技術對于根據可能的損益路徑可視化算法的可能結果非常重要。
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2025年 3月 3日

衡量 AI Guardrails 在生成式 AI 應用中的有效性和性能

保護 AI 智能體和其他對話式 AI 應用，以確保安全、品牌和可靠的行為，這對企業至關重要。
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2025年 2月 28日

聚焦：NAVER Place 利用 NVIDIA TensorRT-LLM 優化 SLM 基礎的垂直服務

NAVER 是一家韓國熱門搜索引擎公司，提供 Naver Place ，這是一項基于地理的服務，可提供有關韓國數百萬家企業和興趣點的詳細信息。
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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 28日

使用 DeepSeek-R1 NIM 構建具有專家推理功能的 AI 智能體

AI 智能體 正在通過實現流程自動化、優化決策制定和簡化操作來改變業務運營。其有效性取決于專家推理，從而實現更明智的規劃和高效執行。
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2025年 2月 27日

借助 NVIDIA KvikIO 實現高性能遠程 IO

處理大量數據的工作負載 (尤其是在云端運行的工作負載) 通常會使用對象存儲服務 (S3、Google Cloud Storage、
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2025年 2月 26日

圖像和視頻理解的視覺語言模型提示工程實踐指南

視覺語言模型 (VLMs) 正在以極快的速度發展。2020 年，首批 VLMs 通過使用視覺編碼器將視覺理解引入大語言模型 (LLMs) ，
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2025年 2月 26日

借助適用于 LLM 的 NVIDIA NIM 微服務加速科學文獻審查

精心設計的系統審查通常是研究人員探索科學領域的第一步。對于剛剛接觸該領域的科學家，它提供了該領域的結構化概述。對于專家而言，
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2025年 2月 26日

使用 NVIDIA NIM 構建基于 VLM 的簡單多模態信息檢索系統

在當今數據驅動的世界中，即使是從少量數據中檢索準確信息的能力，對于尋求精簡、有效的快速部署、原型設計或實驗解決方案的開發者來說也至關重要。
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2025年 2月 26日

在 NVIDIA GPU 上訓練的 Microsoft Phi SLM 的多模態最新進展

大語言模型（LLMs）已滲透到各行各業，并改變了技術潛力。但是，由于規模龐大，它們對于許多公司目前面臨的資源限制來說并不切實際。
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2025年 2月 25日

NVIDIA cuDSS 提高工程和科學計算中的求解器技術

NVIDIA cuDSS 是第一代稀疏直接求解器庫，旨在加速工程和科學計算。cuDSS 正越來越多地應用于數據中心和其他環境，
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2025年 2月 25日

代理自主級別與安全性

智能體工作流是 AI 賦能工具的下一次演進。它們使開發者能夠將多個 AI 模型關聯在一起以執行復雜的活動，
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