NVIDIA (共27篇)

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玩家痛恨NVIDIA DLSS 5,开发者也深感不满

NVIDIA推出的全新AI上采样游戏技术DLSS 5,让玩家感到诡异且不适。开发者们同样对其持保留态度,尽管它可能在几年内成为游戏行业的‘默认’标准。这一技术虽提升了性能,却在视觉真实性上引发争议。玩家反馈图像模糊、鬼影频现,开发者担忧兼容性和艺术风格受损。本文深入剖析这一现象,探讨AI在游戏渲染中的双刃剑效应,以及未来发展趋势。(128字)

NVIDIA DLSS 5 游戏技术
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TC

NVIDIA GTC大会回顾:NemoClaw、机器人Olaf与万亿美元AI赌注

在本周NVIDIA GTC大会上,CEO黄仁勋身着标志性皮夹克登台,发表了长达两个半小时的主题演讲。他大胆预测,到2027年AI芯片销售额将达1万亿美元,并强调每家公司都需要‘OpenClaw策略’。演讲以一款喋喋不休的Olaf机器人演示收尾,甚至麦克风被切断。NVIDIA的讯息清晰:AI时代已来,机器人与生成式AI将重塑未来。这场盛会展示了NemoClaw等创新,凸显NVIDIA在AI硬件领域的霸主地位。(128字)

NVIDIA GTC大会 AI芯片
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TC

黄仁勋:NVIDIA Blackwell与Vera Rubin订单直冲1万亿美元天际

NVIDIA首席执行官黄仁勋近日表示,公司Blackwell和Vera Rubin芯片预计将迎来价值1万亿美元的订单。这一惊人预测将NVIDIA的AI硬件销售前景推向新高度。随着AI需求爆炸式增长,Blackwell作为当前旗舰GPU架构已供不应求,而Vera Rubin作为下一代产品,将进一步巩固NVIDIA在AI芯片市场的霸主地位。此言论不仅反映了 hyperscaler 对高性能计算的饥渴,也预示着半导体行业即将迎来万亿级盛宴,但也引发了对产能、竞争与供应链的关注。(128字)

NVIDIA 黄仁勋 Blackwell
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NVIDIA DLSS 5 借生成式AI提升游戏写实度,野心扩展多行业

NVIDIA 推出的全新 DLSS 5 技术融合生成式 AI 与结构化图形数据,大幅提升视频游戏的写实度。CEO 黄仁勋表示,这一创新不仅革新游戏图形,还将扩展至电影、模拟等领域。DLSS 系列自问世以来持续迭代,此次引入生成式 AI,能智能填充细节,实现超真实渲染。未来,这一技术或重塑娱乐与工业视觉应用,推动 AI 在实时图形领域的突破。(128字)

NVIDIA DLSS 5 生成式AI
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AIN

NTT DATA携手NVIDIA打造企业AI工厂,实现生产规模化

NTT DATA宣布推出NVIDIA驱动的AI平台,为企业提供可重复、生产就绪的AI扩展模型。该平台整合NVIDIA GPU加速计算、高性能网络及AI Enterprise软件,包括NeMo和NIM微服务,形成全栈代理式AI解决方案,支持云端和边缘部署。这标志着企业AI从实验阶段向大规模生产的跃进,帮助组织高效构建AI工厂,应对复杂业务需求。(128字)

NTT DATA NVIDIA 企业AI
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TC

如何观看黄仁勋 NVIDIA GTC 2026 主题演讲——及预期亮点

NVIDIA GTC 是芯片巨头年度旗舰盛会,黄仁勋的主题演讲将聚焦公司计算与 AI 未来愿景。活动通常公布新品、伙伴关系及行业趋势。本文详解观看方式、直播时间及预期内容,包括潜在 Blackwell 后继架构、AI 基础设施升级等。GTC 自 2008 年起已成为 AI 开发者圣地,2026 年预计吸引全球数十万观众,揭示 NVIDIA 在生成式 AI 浪潮中的领导地位。(128 字)

NVIDIA GTC 2026 黄仁勋
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SGLang 日零支持 NVIDIA Nemotron 3 Super,赋能高效多代理系统

SGLang 宣布 Day-0 支持 NVIDIA Nemotron 3 Super,这是 Nemotron 3 系列领先的开源模型,专为多代理协作设计。Nemotron 3 Super 采用 120B 参数混合 MoE 架构,每前向传播仅激活 12B 参数,在编码、工具调用和指令遵循上表现出色,支持 1M 上下文长度。Artificial Analysis 图表显示其在智能与开放性上领先同类模型。文章详解安装 SGLang 并部署模型,支持多代理推理工作负载,如规划、推理和工具链。提供 Hugging Face 下载链接、SGLang Cookbook 和技术报告,助力开发者构建可扩展、高效的多代理 AI 系统。

LMSYS SGLang Nemotron 3 Super
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AIN

ABB携手NVIDIA:物理AI模拟大幅提升工厂自动化ROI

ABB与NVIDIA的新合作展示了物理AI模拟如何为工厂自动化带来真实投资回报,并解决生产难题。制造商长期面临智能机器人难以在测试环境外可靠运行的挑战,核心问题是数字训练模型与实际工厂环境的差距,包括照明、材料物理等因素。该合作利用NVIDIA的Isaac Sim平台,通过高保真物理模拟桥接Sim2Real鸿沟,帮助机器人更快适应真实场景,提升效率并降低成本。这标志着物理AI在工业领域的重大突破,推动制造业向智能化转型。(128字)

ABB NVIDIA 物理AI模拟
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ARS

NVIDIA 据悉推开源 NemoClaw 对标 OpenClaw

据 Ars Technica 报道,GPU 巨头 NVIDIA 正秘密筹备自家开源项目 NemoClaw,以对抗新兴开源框架 OpenClaw。该项目瞄准企业级 AI 应用,已开始拉拢多家科技公司作为合作伙伴,并在即将到来的年度 GTC 大会上可能揭晓更多细节。这一举动凸显 NVIDIA 在开源 AI 生态中的野心,意在巩固其在生成式 AI 和高性能计算领域的领导地位。NemoClaw 预计将集成 NVIDIA 的最新 GPU 架构,提供更优化的训练和推理性能,引发业界对开源竞争格局的热议。(128字)

NVIDIA NemoClaw 开源AI
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NVIDIA 发布 PersonaPlex-7B:全双工语音 AI 登场,终结“对讲机式”对话时代

NVIDIA 正式开源 PersonaPlex-7B,这是一款专为实时全双工语音交互设计的端到端 AI 模型。该模型打破了传统“对话-等待”的模式,支持随时打断、自然语气反馈及极低延迟响应(首字延迟仅 170ms)。它基于 Moshi 架构,融合了“混合提示机制”,允许开发者通过文本和音频精准定制 AI 的性格与音色。作为可在消费级显卡上运行的高性能开源方案,PersonaPlex-7B 旨在让高级语音交互技术普及化。

NVIDIA AI PersonaPlex-7B
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MLPerf Storage v2.0 基准测试结果发布

MLCommons 近日公布了 MLPerf Storage v2.0 基准测试结果,这是针对 AI 训练和推理工作负载下存储系统性能的最新评估。新版基准引入了更大规模的数据集和更真实的 AI 场景,包括 GPT-3 风格模型的训练与推理。结果显示,NVIDIA DGX SuperPOD 等顶级系统在读写吞吐量上表现出色,最高达数十 TB/s,同时延迟显著优化。多家厂商如 Pure Storage、DDN 和 NetApp 提交了结果,推动存储技术在 AI 时代的进步。本次测试强调了 NVMe-oF 和高性能网络的重要性,为 AI 基础设施选型提供宝贵参考。(128字)

MLC MLPerf 存储基准
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MLPerf Training v5.1基准测试结果发布

MLCommons近日公布了MLPerf Training v5.1基准测试结果,这是AI训练性能评估的最新一轮提交。NVIDIA继续领跑多数工作负载,凭借H100和H200 GPU集群刷新多项记录。新引入的Llama 70B FP8和Stable Diffusion XL基准凸显了FP8量化与扩散模型训练的进步。Intel和AMD等厂商也提交了优化结果,展示了多供应商竞争格局。此次结果覆盖9大工作负载,包括BERT、DLRM、GPT-J 6B等,系统规模从单节点扩展至数千GPU,反映了 hyperscaler级训练能力。性能提升显著,推动AI基础设施标准化。(128字)

MLC MLPerf 训练基准
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SGLang 当日即支持高效开源 Nemotron 3 Nano 混合 MoE 模型

SGLang 快速集成 NVIDIA 最新发布的 Nemotron 3 Nano 模型,该模型采用混合 Transformer-Mamba 架构与 MoE 设计,总参数 30B、激活参数仅 3.6B,支持 1M 上下文长度。在 NVFP4 精度下,通过 Quantization-Aware Distillation (QAD) 技术保持高准确率,同时在 B200 上实现比 FP8-H100 高 4 倍的吞吐量。模型在编码、科学推理、数学和指令跟随等基准上领先,适用于构建企业级 AI 代理。SGLang 提供即插即用支持,开发者可轻松部署于 RTX Pro 6000、H100 等 GPU。(128 字)

LMSYS SGLang Nemotron 3 Nano
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