Development & Optimization

2025年 6月 4日

借助 NVIDIA 多进程服务更大限度地提高 OpenMM 分子动力学吞吐量

分子动力学 (MD) 模拟模拟原子在一段时间内的相互作用，并且需要强大的计算能力。然而，许多模拟的系统规模很小 (约 400K 个原子) ，
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2025年 6月 3日

NVIDIA Base Command Manager 为 AI 集群管理提供免费的启动程序

随着 AI 和高性能计算 (HPC) 工作负载变得越来越常见和复杂，系统管理员和集群管理员是确保一切平稳运行的核心。他们的工作 (构建、
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2025年 5月 27日

在 NVIDIA Grace Hopper 上分析大型语言模型训练工作流

AI 的快速发展催生了模型大小呈指数级增长的时代，特别是在大语言模型 (LLMs) 领域。这些模型凭借其变革能力，正在推动各行各业的创新。
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2025年 5月 27日

在 NVIDIA Grace Hopper 上训练大型语言模型的高级优化策略

虽然分析有助于识别效率低下的情况，但高级优化策略对于解决硬件限制和有效扩展 AI 工作负载至关重要。在本文中，我们将探讨 CPU 卸载、
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2025年 5月 22日

聚焦：Infleqtion 利用 Q-CHOP 和 NVIDIA CUDA-Q Dynamics 进行投资组合优化

计算是现代金融服务行业必不可少的工具。根据指导财务决策的算法的速度和准确性，利润是成败的。
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2025年 5月 15日

使用 GPU 预测 Apache Spark 的性能

大数据分析领域正在不断寻找加速处理和降低基础设施成本的方法。Apache Spark 已成为用于横向扩展分析的领先平台，可处理 ETL、
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2025年 5月 9日

CUDA C++ 编译器更新对 ELF 可见性和链接影响

在下一个 CUDA 主要版本 CUDA 13.0 中，NVIDIA 将对 NVIDIA CUDA 编译器驱动程序 (NVCC)…
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2025年 5月 2日

CUDA 入门教程：更简单的介绍 (更新版)

注意：本博文最初发布于 2017 年 1 月 25 日，但已进行编辑以反映新的更新。 本文非常简单地介绍了 CUDA，
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2025年 5月 1日

借助超参数优化实现堆叠泛化：使用 NVIDIA cuML 在15分钟内最大化准确性

堆叠泛化是机器学习 (ML) 工程师广泛使用的技术，通过组合多个模型来提高整体预测性能。另一方面，超参数优化 (HPO)…
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2025年 5月 1日

NVIDIA Blackwell 和 NVIDIA CUDA 12.9 引入基于系列的架构特性

最早进入 NVIDIA GPU CUDA 平台的架构设计决策之一是支持 GPU 代码的向后兼容性。这种设计意味着，
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2025年 4月 29日

Kaggle 大师揭秘数据科学超能力的获胜策略

来自 NVIDIA 的 Kaggle Grandmaster David Austin 和 Chris Deotte 以及 HP 的…
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2025年 4月 23日

NVIDIA cuPyNumeric 25.03 现已完全开源，支持 PIP 和 HDF5

NVIDIA cuPyNumeric 是一个库，旨在为基于 Legate 框架构建的 NumPy 提供分布式和加速的插入式替换。
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2025年 4月 23日

利用 NVIDIA DesignWorks 实现实时 GPU 加速的高斯体渲染示例 vk_gaussian_splatting

高斯射是一种渲染复杂 3D 场景的新颖方法，可将这些场景表示为 3D 空间中各向异性 Gaussians 的集合。
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2025年 4月 21日

使用 NVIDIA TensorRT 优化基于 Transformer 的扩散模型以生成视频

先进的图像扩散模型需要数十秒才能处理单张图像。这使得视频扩散更具挑战性，需要大量计算资源和高昂成本。
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2025年 4月 16日

宣布推出基于 CUDA 评估 LLM 的开源框架 ComputeEval

大语言模型 (LLMs) 正在彻底改变开发者的编码方式和编码学习方式。对于经验丰富的或初级的开发者来说，
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2025年 4月 3日

使用 GPU 加速 Apache Spark 上的 Apache Parquet 扫描

随着各行各业企业的数据规模不断增长， Apache Parquet 已成为一种重要的数据存储格式。
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