Networking / Communications

2025年 4月 23日

NVIDIA Secure AI 正式發布

隨著許多企業開始對其數據進行 AI 訓練或推理，需要保護數據和代碼，尤其是大語言模型 (LLMs) 。由于數據敏感性，
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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 11日

NVIDIA 借助 NVIDIA DGX SuperPOD 加快 AI 工廠建設速度

在日本一個秘密地點的洞穴狀房間里，一場數字革命正在展開。服務器機架像巨人一樣立著，它們的光滑框架由數千條電纜連接，充滿了潛力。 直到去年，
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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 3月 27日

NVIDIA 硅光網絡交換開啟數據中心網絡新時代

NVIDIA 通過將硅光技術直接與 NVIDIA Quantum 和 NVIDIA Spectrum 交換機 IC 集成，開辟了新的領域。
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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

AI 推理時代的 NVIDIA Blackwell Ultra

多年來，AI 的進步一直通過預訓練擴展遵循清晰的軌跡：更大的模型、更多的數據和更豐富的計算資源帶來了突破性的功能。在過去 5 年中，
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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 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 31日

NVIDIA 集合通信庫 2.23 促使新的縮放算法和初始化方法的誕生

NVIDIA 集合通信庫 (NCCL) 可實現針對 NVIDIA GPU 和網絡進行優化的多 GPU 和多節點通信基元。
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2025年 1月 13日

借助 NVIDIA DOCA 平臺框架，助力新一代 DPU 加速云基礎設施

越來越多的企業組織開始采用加速計算來滿足生成式 AI、5G 電信和主權云的需求。NVIDIA 發布了 DOCA 平臺框架 (DPF)，
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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 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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2024年 11月 14日

NVIDIA DOCA 2.9 借助新性能和安全功能強化人工智能和云計算基礎設施

NVIDIA DOCA 通過為開發者提供全面的軟件框架來利用硬件加速來增強 NVIDIA 網絡平臺的功能，從而提高性能、安全性和效率。
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2024年 11月 13日

NVIDIA Blackwell 在 MLPerf 訓練 v4.1 中將 LLM 訓練性能提高一倍

隨著模型規模的擴大以及使用更多數據進行訓練，它們的能力也隨之提升，實用性也隨之提升。為了快速訓練這些模型，需要在數據中心規模上提供更高的性能。
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2024年 11月 12日

AI-RAN 上線，為電信公司帶來新的 AI 機遇

AI 正在以新的方式改變行業、企業和消費者體驗。生成式 AI 模型正在轉向推理， 代理 AI 正在實現新的成果導向型工作流，
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