NVIDIA Developer Blog
Источник AI-новостей. Материалы автоматически отбираются и адаптируются редакцией Hamidun News.
Последние публикации
NVIDIA объяснила, как создать transaction foundation model для финансовой аналитики
NVIDIA описала подход к созданию собственной foundation-модели на транзакционных данных банка — для выявления мошенничества и более точного анализа финансового поведения клиентов.
NVIDIA XR AI: как компания помогает разработчикам строить ИИ-агентов для AR-очков
NVIDIA описала инфраструктурный разрыв в разработке ИИ-агентов для AR-очков и XR-устройств: железо готово, а интеграция живых ИИ-сервисов остаётся сложной.
NVIDIA описала GQE — платформу для GPU-ускоренных движков обработки запросов
NVIDIA опубликовала технический материал о GQE — платформе для проектирования GPU-ускоренных движков запросов, упирающихся в пропускную способность памяти.
NVIDIA Developer Blog разобрала техники обучения AI-агентов с подкреплением RL
NVIDIA Developer Blog опубликовал разбор техник reinforcement learning для AI-агентов — от классического RLHF до новых подходов обучения моделей через обратную связь.
NVIDIA показала оптимизацию пайплайна NuRec через Nsight Developer Tools
NVIDIA рассказала, как инженеры ускоряют нейросетевую 3D-реконструкцию Omniverse NuRec с помощью профилировщиков Nsight Developer Tools.
NVIDIA описала неравномерный тензорный параллелизм для обучения LLM на GPU
NVIDIA опубликовала в Developer Blog разбор техники nonuniform tensor parallelism, повышающей goodput при обучении больших языковых моделей на кластерах из тысяч GPU.
NVIDIA показала профиль LangChain Deep Agents для модели Nemotron 3 Ultra
NVIDIA выпустила профиль LangChain Deep Agents под модель Nemotron 3 Ultra, чтобы сократить разрыв в точности с проприетарными frontier-моделями при меньшей стоимости.
NVIDIA ускорила аналитические запросы Presto на GPU-платформе GB200 NVL72
NVIDIA показала GPU-ускорение SQL-движка Presto на платформе GB200 NVL72 для низколатентной аналитики очень больших наборов данных.
NVIDIA DSX OS: открытая операционная система для ИИ-фабрик любого масштаба
NVIDIA выпустила модульный ОС для управления мегадата-центрами с ИИ-ускорителями, решая проблему фрагментации рынка.
NVIDIA Vera CPU: новый стандарт для агентских AI-задач в фабриках
Процессор Vera специально оптимизирован для запуска агентских рабочих нагрузок в эпоху масштабируемого AI-инференса.
NVIDIA Cosmos 3: модели для рассуждений и действий в физическом мире роботов
NVIDIA представила Cosmos 3 — набор фундаментальных моделей для физического AI, включая world models, reasoning models и action models для роботов и автономных систем.
NVIDIA DGX Spark: локальные AI-агенты на ускоренных моделях с кластеризацией
NVIDIA представила поддержку локальных AI-агентов на DGX Spark с более быстрыми моделями и возможностью многоузлового кластеринга для масштабируемых рабочих нагрузок.
NVIDIA Alpamayo: обучение моделей автомобилей в замкнутом цикле
NVIDIA представила Alpamayo — платформу для пост-обучения моделей автономных автомобилей с использованием замкнутого цикла симуляции и реальных данных.
NVIDIA DOCA: встроенная безопасность для инфраструктуры агентивного ИИ
NVIDIA представила DOCA — платформу в составе сетевых чипов, которая обеспечивает встроенные гарантии безопасности для «AI-фабрик» обработки данных в нейросетевых вычислениях.
NVIDIA NeMo генерирует синтетические финансовые данные для AI
NVIDIA представила метод синтетической генерации финансовых данных для обучения LLM, решающий проблему дисбаланса редких событий в реальных новостях.
NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit: ускорение структурного предсказания белков
NVIDIA представила BioNeMo Agent Toolkit для управления AI-агентами, которые автоматизируют полный конвейер структурного предсказания белков и co-folding, ускоряя фармацевтическую разработку.
LLM и железо: NVIDIA о балансе точности, пропускной способности и отклика
NVIDIA опубликовала рекомендации по проектированию LLM, которые требуют одновременной оптимизации трёх параметров: точности, пропускной способности и скорости отклика для пользователя.
NVIDIA Vera CPU повышает пропускную способность AI-фабрик для агентных нагрузок
NVIDIA объяснила, как процессор Vera CPU снимает задержки между шагами GPU-инференса и ускоряет агентные многошаговые пайплайны в промышленных AI-фабриках.
NVIDIA Confidential Computing: защита данных при AI-инференсе без потери скорости
NVIDIA объяснила, как технология Confidential Computing защищает корпоративные данные непосредственно в момент GPU-вычислений, не жертвуя производительностью.
NVIDIA BioNeMo позволяет дообучать биологические AI-модели методом LoRA за часы
NVIDIA выпустила BioNeMo Recipes — готовые пайплайны для дообучения языковых моделей ESM2 и Evo 2 методом LoRA. Теперь специализировать их под биологические задачи можно на паре GPU.
NVIDIA ускоряет предобучение LLM: NVFP4 на Blackwell в связке с JAX и MaxText
NVIDIA показала, как формат NVFP4 на чипах Blackwell в паре с JAX и MaxText сокращает время предобучения frontier-моделей и вычислительные расходы.
NVIDIA JetPack 7.2: AI-агенты на граничных устройствах с одной командой деплоя
NVIDIA выпустила JetPack 7.2 для платформы Jetson — одна команда CLI разворачивает полный агентный стек с приватностью и оптимизацией памяти.
NVIDIA TensorRT превращает FP8-чекпоинты в движки для быстрого инференса
NVIDIA объяснила, как конвертировать FP8-квантизованный чекпоинт в TensorRT-движок — шаг, который превращает оптимизированную модель в реальный продакшн-инструмент.
NVIDIA: как проектировать аккумуляторные системы хранения энергии для AI-фабрик
NVIDIA объяснила, чем AI-фабрики отличаются от обычных дата-центров по части энергопотребления, и описала требования к аккумуляторным системам BESS для таких объектов.
NVIDIA объяснила, как управлять автономными агентами в корпоративных AI-фабриках
AI-агенты вышли далеко за рамки чата — они часами работают с корпоративными данными и системами, и NVIDIA подробно объяснила, как выстроить безопасное и управляемое окружение для их развёртывания.
NVIDIA рассказала, как обучать трансформеры с пониженной точностью без потери качества
NVIDIA опубликовала руководство по оптимизации трансформерных моделей через FP8 и BF16 — как ускорить обучение и сократить расход GPU-памяти без потери точности.
NVIDIA представила Halos — систему функциональной безопасности для роботов с AI
NVIDIA Halos — это полный стек функциональной безопасности для физического AI: роботов, которые работают рядом с людьми на заводах, складах и в больницах.
NVIDIA DAQIRI: реальный ИИ-инференс при высокоскоростном сборе данных
NVIDIA представила DAQIRI — фреймворк, который встраивает ИИ прямо в поток данных с датчиков и научных приборов без задержек.
NVIDIA выпустила руководство по развёртыванию AI-Q Blueprint на Oracle Cloud Infrastructure
NVIDIA открыла путь к продакшн-развёртыванию долгосрочных AI-агентов: AI-Q Blueprint теперь готов к запуску на Oracle Cloud с enterprise-уровнем безопасности.
NVIDIA оптимизировала BEV-пулинг на GPU для беспилотников, роботов и пространственного ИИ
NVIDIA опубликовала руководство по ускорению BEV-пулинга на GPU — ключевой операции для восприятия пространства в беспилотниках, роботах и пространственных ИИ-системах.