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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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在之前的技術博客中，我們介紹了低延遲[1] 和高吞吐[2] 場景的優化方法。對于生產部署，用戶還關心在滿足特定延遲約束的情況下，每個 GPU 的吞吐表現...
人形機器人和智能汽車等新一代 AI 機器人依賴于高保真、物理感知的訓練數據。如果沒有多樣化且具有代表性的數據集，這些系統將無法獲得適當的訓練，并且由于泛...
Dynamo 0.4在NVIDIA Blackwell上通過PD分離將性能提升4倍
近期，OpenAI 的 gpt-oss、月之暗面的 Kimi K2 等多個新的前沿開源模型相繼問世，標志著大語言模型 (LLM) 創新浪潮的加速。近日發...
NVIDIA Omniverse Extension開發秘籍
NVIDIA Omniverse 是一個模塊化平臺，使用高級 API 和微服務來構建由 OpenUSD 和 NVIDIA RTX 提供支持的 3D 應用...
難道是驅動老舊？資源不足？系統問題？都不是——真相藏在一個容易被忽略的小設置里：Persistence Mode（持久模式）。
如何在NVIDIA Blackwell GPU上優化DeepSeek R1吞吐量
開源 DeepSeek R1 模型的創新架構包含多頭潛在注意力機制 (MLA) 和大型稀疏混合專家模型 (MoE)，其顯著提升了大語言模型 (LLM) ...
機器人領域的一大核心挑戰在于如何讓機器人掌握新任務，而無需針對每個新任務和環境耗費大量精力收集和標注數據集。NVIDIA 的最新研究方案通過生成式 AI...
基于NVIDIA Llama Nemotron Super v1.5模型構建AI智能體
AI 智能體現在已經能夠解決多步驟問題、編寫生產級代碼并在多個領域擔任通用助手。但要充分發揮其潛力，還需要在控制成本的前提下加入先進的邏輯推理模型。
如何在Ray分布式計算框架下集成NVIDIA Nsight Systems進行GPU性能分析
在大語言模型的強化學習訓練過程中，GPU 性能優化至關重要。隨著模型規模不斷擴大，如何高效地分析和優化 GPU 性能成為開發者面臨的主要挑戰之一。
NVIDIA Isaac Lab可用環境與強化學習腳本使用指南
NVIDIA Isaac Sim 是一款基于 NVIDIA Omniverse 構建的參考應用，使開發者能夠在基于物理的虛擬環境中模擬和測試 AI 驅動...
如何本地部署NVIDIA Cosmos Reason-1-7B模型
近日，NVIDIA 開源其物理 AI 平臺 NVIDIA Cosmos 中的關鍵模型——NVIDIA Cosmos Reason-1-7B。這款先進的多...
NVIDIA recsys-examples在生成式推薦系統中的高效實踐
在生成式 AI 浪潮的推動下，推薦系統領域正經歷深刻變革。傳統的深度學習推薦模型 (DLRMs) 雖已展現出一定效果，但在捕捉用戶興趣偏好和動態行為序列...
如何在魔搭社區使用TensorRT-LLM加速優化Qwen3系列模型推理部署
TensorRT-LLM 作為 NVIDIA 專為 LLM 推理部署加速優化的開源庫，可幫助開發者快速利用最新 LLM 完成應用原型驗證與產品部署。
機器人必須感知和理解其 3D 環境，才能安全高效地行動。這一點在非結構化或陌生空間中的自主導航、對象操作和遠程操作等任務尤為重要。當前機器人感知技術的進...
NVIDIA Blackwell GPU優化DeepSeek-R1性能 打破DeepSeek-R1在最小延遲場景中的性能紀錄
本文將探討 NVIDIA TensorRT-LLM 如何基于 8 個 NVIDIA Blackwell GPU 的配置，打破 DeepSeek-R1 在...
NVIDIA Isaac Sim 4.5.0與lsaac Lab 2.0的安裝教程
Isaac Sim 和 Isaac Lab 目前開放下載的版本是 Isaac Sim 4.5.0 以及 Isaac Lab 2.0，本篇文章將為大家帶來...
從大語言模型（LLM）到代理式 AI 推理和物理 AI ，隨著 AI 工作負載的復雜性和規模不斷增加，人們對更快、擴展性更高的計算基礎設施的需求空前強烈...
使用NVIDIA Triton和TensorRT-LLM部署TTS應用的最佳實踐
針對基于 Diffusion 和 LLM 類別的 TTS 模型，NVIDIA Triton 和 TensorRT-LLM 方案能顯著提升推理速度。在單張...
隨著 AI 使用場景不斷擴展（從文檔摘要到定制化軟件代理），開發者和技術愛好者正在尋求以更 快、更靈活的方式來運行大語言模型（LLM）。
本期 NVIDIA 機器人研究與開發摘要 (R2D2) 將探討 NVIDIA 研究中心針對機器人裝配任務的多種接觸密集型操作工作流，以及它們如何解決傳統...
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