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采用 NVIDIA Blackwell 架构的 NVIDIA GB200 NVL72 和 NVIDIA GB300 NVL72 系统是机架级超级计算机。它们采用 18 个紧密合的计算托盘、大型 GPU 网络和整体式高带宽网络设计。对于 AI 架构师和 HPC 平台运营商而言，挑战不仅仅在于机架和堆叠硬件，还在于将基础设施转变为面向最终用户的安全、高性能且易于使用的资源。机架级硬件拓扑与调度器抽象之
物理 AI (在基于物理性质的模拟环境中感知、推理和行动的 AI 系统) 正在改变团队设计和验证机器人和工业系统的方式，而这一切远早于任何产品交付到工厂车间。在大会上，NVIDIA 强调物理 AI 是机器人和的关键方向，在基于物理的环境中训练和验证策略。为使 NVIDIA Omniverse 更易于集成到现有应用中，NVIDIA 在现有平台的基础上增加了一个基于库的模块化架构。ovrtxovphy
MiniMax M2.7 的发布为流行的模型增加了增强功能，该模型专为代理式线束以及推理、ML 研究工作流程、软件、工程和办公室工作等领域的其他复杂用例而构建。MiniMax M2.7 的开源权重版本现已通过 NVIDIA 和整个开源推理生态系统提供。MiniMax M2 系列是稀疏混合专家 (MoE) 模型系列，专为提高效率和功能而设计。MoE 设计可保持较低的推理成本，同时保留 230B 参数
在这个过程中，零一万物基于 NVIDIA 软硬结合的技术栈，在功能开发、调试和性能层面，与 NVIDIA 团队合作优化，完成了在大模型的 FP8 训练和验证。在此基础上，零一万物团队进一步的设计了训练容错方案：由于没有 BF16 的 baseline 来检查千亿模型 FP8 训练的 loss 下降是否正常，于是，每间隔一定的步数，同时使用 FP8 和 BF16 进行训练，并根据 BF16 和 FP
过往，许多用户在将 TensorRT-LLM 集成到自身软件栈的过程中，总是希望能更好地了解 TensorRT-LLM 的 Roadmap。即日起，NVIDIA 正式对外公开 TensorRT-LLM 的 Roadmap ，旨在帮助用户更好地规划产品开发方向。近期，我们收到了许多用户的积极反馈，并表示，TensorRT-LLM 不仅显著提升了性能表现，还成功地将其应用集成到各自的业务中。这不仅有助
Mistral Large 3 是专家混合 (MoE) 模型，无需为每个 token 激活全部神经元，可以仅调用模型中影响最大的部分，既可在无浪费的前提下实现高效扩展，又可确保准确性不受损，使企业级 AI 不仅成为可能，而且更具实用性。通过整合 NVIDIA Grace Blackwell 机架级扩展系统与 Mistral AI 的 MoE 架构，企业可借助先进的并行计算与硬件优化技术，高效部署并
NVIDIA 面向数据中心多节点环境的开源分布式推理服务框架 Dynamo 的组件 AIConfigurator 和 Grove，分享它们分别如何解决 PD 分离架构下大模型推理的两个核心落地难题：在庞大配置空间中高效寻优，以及在 Kubernetes 上优雅编排多组件推理服务。P/D 分离的抉择，到 Prefill/Decode 资源的配比，再到并行策略的设定，庞大的参数空间使得人工调优如同大海
现在，您拥有一个由 Nemotron 驱动的智能体核心结构，该结构由四个核心组件组成：用于语音交互的语音 ASR、用于实现信息真实性的多模态 RAG、考虑文化差异的多语言内容安全过滤，以及用于长上下文推理的 Nemotron 3 Nano。每一层都有自己的接口、延迟限制和集成挑战，一旦跨过简单的原型就会开始感受到这些挑战。您可以在本地 GPU 上进行开发，然后将相同的代码部署到可扩展的 NVIDI
领先科技企业例如博世、CodeRabbit、CrowdStrike、Cohesity、Fortinet、Franka Robotics、Humanoid、Palantir、Salesforce、ServiceNow、日立和 Uber 等，正在使用并基于 NVIDIA 的开放模型技术进行开发。在 Hugging Face 平台上，机器人技术是增长较快的领域，开发安全、可规模化的辅助驾驶依赖于 AI
这一全新开放模型系列引入了开放的混合 Mamba-Transformer MoE 架构，使多智能体系统能够进行快速长上下文推理。2025年 12月 15日和系统日益依赖协同运行的智能体集合，包含检索器、规划器、工具执行器、验证器等，它们需在大规模上下文上长时间协同工作。这类系统需要能够提供快速吞吐、高精度及大规模输入持续一致性的模型。它们也需要一定的开放性，使开发者能够在任意运行环境定制、扩展和部
