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NVIDIA是(NVIDIA Corporation,NASDAQ:NVDA,官方中文名稱英偉達)的簡稱,是一家以設計智核芯片組為主的無晶圓(Fabless)IC半導體公司,公司創立于1993年1月,總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市。
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基于NVIDIA GPU加速端點使用千問3.5 VLM開發原生多模態智能體
阿里巴巴推出了全新開源 千問3.5 系列,專為構建原生多模態智能體而設計。該系列的首個模型是一款總參數為 397B、具備推理能力的原生視覺語言模型 (V...
基于OpenClaw和NVIDIA DGX Spark實戰部署本地最強AI組合
OpenClaw(原 Clawdbot)正以驚人的速度席卷 GitHub。它不再是只會聊天的窗口,而是擁有“手腳”的 AI Agent:接管電腦、整理發...
基于NVIDIA Alpamayo構建具備推理能力的輔助駕駛汽車
輔助駕駛研究領域正經歷一場快速變革。視覺-語言-動作推理模型(Reasoning VLA) 的出現正重塑該領域,這些模型為輔助駕駛決策賦予了類人的思維能...
使用NVIDIA Isaac Lab-Arena簡化通用機器人策略的仿真評估
通用機器人策略需要能夠處理多種任務,適應不同形態的機器人,并在多樣化的環境中運行。因此,仿真評估過程必須具有可擴展性且易于復現。目前,建立大規模的策略評...
使用NVIDIA Nemotron模型構建語音驅動RAG智能體
構建智能體不僅僅是“調用 API”,而是需要將檢索、語音、安全和推理組件整合在一起,使其像一個統一并互相協同的系統一樣運行。每一層都有自己的接口、延遲限...
NVIDIA TensorRT Edge-LLM在汽車與機器人行業的落地應用
大語言模型(LLM)與多模態推理系統正迅速突破數據中心的局限。越來越多的汽車與機器人領域的開發者希望將對話式 AI 智能體、多模態感知系統和高級規劃功能...
使用USDRT優化NVIDIA Omniverse的動態數據更改功能
在 NVIDIA Omniverse 開發中,此前我們已探討了常見的性能瓶頸、如何使用 Tracy 等工具進行問題定位,并初步介紹了 FSD(Fabri...
NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell GPU的深度評測
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NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell GPU性能測試
作為 NVIDIA 專業顯卡產品線中單槽性能的巔峰之作,NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell 在各項核心指標上均實現對前代 NVI...
如何在NVIDIA Jetson AGX Thor上部署1200億參數大模型
上一期介紹了如何在 NVIDIA Jetson AGX Thor 上使用 Docker 部署 vLLM 推理服務,以及使用 Chatbox 作為前端調用...
如何在NVIDIA Jetson平臺上運行最新的開源AI模型
在小型、低功耗的邊緣設備上運行先進的 AI 和計算機視覺工作流正變得越來越具有挑戰性。機器人、智能攝像頭和自主設備需要實時智能來感知、理解并做出反應,而...
借助NVIDIA Isaac Sim與World Labs Marble加速機器人仿真環境構建
一直以來,為機器人仿真構建逼真的 3D 環境是一項非常耗費人力的工作,往往需要數周的手動建模與配置。如今,借助生成式世界模型,開發者只需輸入文本提示,就...
NVIDIA CUDA Tile的創新之處、工作原理以及使用方法
NVIDIA CUDA 13.1 推出 NVIDIA CUDA Tile,這是自 2006 年 NVIDIA CUDA 平臺發明以來,最大的一次技術進步...
如何在NVIDIA Jetson Thor上提升機器人感知效率
構建自主機器人需要具備可靠且低延遲的視覺感知能力,以實現在動態環境中的深度估計、障礙物識別、定位與導航。這些功能對計算性能有較高要求。NVIDIA Je...
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