AI 正在重塑半导体晶圆厂运作模式，助力工程师提升工程效率先进芯片的需求持续攀升，制造工艺日益复杂，而容错空间却不断收窄。 对工程师而言，理解工艺变更的表现、厘清新材料与新工序的相互作用，以及如何从缺陷追溯至根本原因，是半导体制造中至关重要且充满挑战的环节 —— 而完成这些分析通常需要耗费数天时间。在晶圆厂产线上进行实际试验不仅耗时较长且成本高昂，而在良率或工艺质量上的任何误判，都会带来严重后果。 AI 正在重塑半导体制造，不仅拓展了工程师的能力边界，更大幅提升了他们的工作效率。 加速计算缩短了仿真时间，让工程师在投入实际测试前，能NVIDIA2026/11/03 10:35
两台桌面设备，承载一个科室的“数字员工编制”案例简介 客户简介及应用背景 听微 (上海) 科技有限公司是一家专注“数字员工”方向的 AI 产品公司，旗下产品 createrole 只做一件事：让一家企业、一个部门拥有一支真正可用的数字员工队伍。这里的“数字员工”不是聊天机器人：每个数字人有独立身份和长期记忆，有一台自己的沙盒电脑，能跑命令、写文件、交付产物；待办到点会自动醒来干活，秘书角色可以统一为团队分派任务。经历会在夜间“做梦”时固化成六种类型的长期记忆页面，人格演化带字段级版本历史，可查看、可回滚NVIDIA2026/11/02 14:14
欧洲领先的金融服务机构正借助开放模型构建专属智能在 GTC 柏林上，银行、支付企业和金融数据提供商正在展示生产级智能的落地形态 —— 基于 NVIDIA 加速计算构建，采用开放权重模型，并运行在客户自有基础设施之上。 Revolut 正基于单一基础模型 PRAGMA 重构其技术栈，该模型由 NVIDIA 加速计算提供支持。借助 NVIDIA cuDF toolkit 和 Dynamo-Triton 软件，并在 NVIDIA Blackwell Ultra GPU 上运行，Revolut 正在生产环境中规模化部署 PRAGMNVIDIA2026/10/29 16:13
为机器学习原子间相互作用势解锁 Tensor Core 性能原子模拟可帮助研究人员了解分子和材料的行为方式，包括化学反应、相变和机械故障。这些模拟需要在成本准确性方面进行权衡。密度泛函理论 (DFT) 等量子力学方法可以提供准确的能量和作用力，但其计算成本往往会限制其在大型系统或长时间模拟中的应用。经典原子间相互作用势的速度要快得多，但其固定的泛函形式限制了在不同原子环境中的准确性和通用性。机器学习原子间相互作用势 (MLIP) 有助于弥合这一差距。他们使用神经网络来预测潜在能量和原子间相互作用，而成本仅为后者的一小部分，使研究人员能NVIDIA2026/10/29 16:00
构建可信的 AI 基础设施，打造安全可靠的 AIAI 正在改变组织构建应用、处理信息和实现决策自动化的方式。随着 AI 智能体变得越来越自主，它们会访问敏感数据、调用工具并在企业系统中执行操作，因此保护 AI 智能体的基础设施变得比以往任何时候都更加重要。 AI 安全不仅限于模型和应用，还涵盖执行工作负载和实施安全控制的计算、网络、存储、固件和管理系统。 因此，可信的 AI 必须建立在可信基础设施之上。这意味着从假设信任转向可验证的信任：提供确凿证据，证明关键基础设施处于已知良好状态，配置正确，并且没有因漏洞、未经授权的修NVIDIA2026/10/29 10:35
纤薄全能：NVIDIA RTX Spark 笔记本电脑迎来全新模型、智能体工具与游戏NVIDIA RTX Spark 为纤薄笔记本电脑注入强劲动力，全面满足开发者、创作者和玩家的需求。 华硕、戴尔、联想、微软和微星现已推出 RTX Spark 笔记本电脑。这些性能强大的系统将 NVIDIA Blackwell RTX GPU 和 NVIDIA Grace CPU 集成于一颗超级芯片，最高配备 128GB 统一内存，并提供最高 1 Petaflop 的 FP4 AI 性能。这让便携的高端 Windows 笔记本电脑拥有了 NVIDIA CUDA 平台、RTX NVIDIA2026/10/28 21:00
使用 NVIDIA CUDA 13.4 在 Kubernetes 中实现显存增强 GPU 共享许多 AI 工作负载只需要 GPU 的一小部分。为每台 GPU 配备整台设备会导致容量闲置；共享 GPU 可让平台团队使用现有基础架构为更多工作负载提供服务。 NVIDIA GPU 已支持多种共享方法。多实例 GPU ( MIG ) 可将 GPU 拆分为硬件隔离的实例，这些实例对应用程序透明，时间片分允许多个进程轮流执行，而无需强制显存，而多进程服务 ( MPS ) 则允许它们在单独的地址空间 ( sm-sharing ) 中并发运行。 现在，CUDA 13.4 通过新的时间NVIDIA2026/10/27 21:50
NVIDIA RTX Spark 助力游戏中的神经网络渲染和 AI 角色NVIDIA RTX Spark 是一款全新 Windows PC 平台，适用于轻薄型笔记本电脑和紧凑型台式机中的 AI 开发、创作和游戏。它采用 NVIDIA Blackwell RTX GPU 和 NVIDIA Grace CPU，将高达 128 GB 的统一显存与完整的 NVIDIA CUDA 堆栈 和 RTX 技术 (包括光线追踪和 DLSS 5) 相结合。 本文将为基于 RTX Spark 构建游戏的开发者介绍以下技术： DLSS 技术套件可提升 FPS 并改善画质NVIDIA2026/10/27 18:00
AI 如何加速痴呆症发现如今，全球有 5700 万人患有痴呆症。对于帮助他们的研究人员来说，面临的障碍并非投入不足，而是数据过多、能够整合分析这些数据的专家有限，以及科学发现的进展速度跟不上疾病带来的挑战。 神经退行性疾病生物医学研究与人工智能联盟 (C-BRAIN) 正在与 NVIDIA 合作，利用 AI 来改变这种状况。 阿尔茨海默病是当今全球面临的重大健康挑战之一，每年新诊断的痴呆症病例超过 1000 万例。迄今还尚未找到能够阻止、预防或逆转这种疾病的有效治疗方法。 当前的研究瓶颈包括高影响力NVIDIA2026/10/27 17:06
微调 NVIDIA Nemotron 以了解本地规则，而不仅仅是本地语言随着 AI 在全球的普及，不同语言和文化的人们都在日常生活的更多方面使用 AI。通用语言模型是一个强大的基础，但它们有时缺乏特定应用所需的本地知识、文化差异和精度。 后训练可以根据这些需求调整 开放模型 。借助合适的数据和评估，它可以提高准确性和可用性，同时支持与模型进行更安全的交互。这使得各个国家、地区和行业能够更好地控制其智能体如何反映当地的优先事项，并为使用智能体的用户提供服务。 NVIDIA 与法国 AI 初创公司 Pleias 共同打造了 Nemotron-PersNVIDIA2026/10/27 17:00
在 NVIDIA DGX Spark 上提升 MoE 推理的 3 种方法更快地生成 token 的第一步是确定限制推理性能的因素。在 NVIDIA DGX Spark 上的 Inclusion AI 对 Ling-3.0-flash 进行的 batch-size-1 评估中，分析表明解码受内存限制：读取模型权重会延长执行时间。有两个运算比较突出：混合专家模型 (MoE) 计算和输出层投影，这两个运算可在模型词汇表中生成分数。 这些发现指出了两种提高性能的方法：减少每个解码步骤中的权重流量，以及在每一轮验证中生成更多 token。本文将探讨解决这些NVIDIA2026/10/27 16:00
NVIDIA Minerva 如何将遥测混转化为 GPU 产量峰值AI 工厂是迄今为止技术上最复杂的运营环境之一。数十万个 GPU、NVIDIA Spectrum-X 以太网横向扩展、横向扩展和横向扩展结构、NVIDIA NVLink 纵向扩展结构、分布式调度器和为期数周的训练均以连续的步长运行。即使不同的团队拥有自己的遥测技术，这些层也能作为一个生产系统发挥作用。在同步分布式训练中，作业以最慢的速度推进。一个性能降低的 GPU、接口、存储设备或交换机路径可能会浪费大量运行良好的资源。 损害产量的故障通常很微妙：GPU 的运行温度比其他 GNVIDIA2026/10/26 17:00
NVIDIA Mission Control 2.5 如何为 Kubernetes 带来自主恢复在数千个 GPU 上训练大规模 AI 模型是一项高风险操作，必须内置监控和自动化，才能大规模优化集群弹性和正常运行时间。对于数据中心运营商而言，这一概念并不陌生，他们在 AI 工厂出现之前就已经测量过平均修复时间 (MTTR) 和平均故障间隔时间 (MTBF) 。 现在的风险更高。现代 AI 工厂 在数百个节点上连续数天或数周运行分布式训练作业，在这种规模下，运营模型会发生变化：必须主动管理硬件异常、软件错误、网络超时和资源争用，才能保证工作负载按部就班地进行。当组织在共享基NVIDIA2026/10/26 16:00
NVIDIA 与 Meta 深化 Muse 及其系列模型的合作，应对强劲增长的需求新闻摘要： NVIDIA 和 Meta 今日宣布，双方将深化合作，扩大在 Muse 及其系列模型方面的工作，以提升推理和训练性能，来满足市场对实用 AI 智能体日益增长的需求。 Meta 的 Muse 模型和智能体依托 NVIDIA 的基础设施，自推出以来实现了领先的基准测试表现和激增的用户下载量。Meta 和 NVIDIA 计划进一步深化合作，在工作流优化方面开展合作，以更大限度地提高性能并改善总体拥有成本。Meta 和 NVIDIA 还将探讨在 NVIDIA OpenShNVIDIA2026/10/26 10:15
借助全局性能调优器扩展 NVIDIA TensorRT 性能优化，超越单一构建路线，第 2 部分全局性能调优器是 NVIDIA TensorRT 11.1 中发布的一项自动性能调优功能。它通过为不同的模型自定义不同的优化，在 TensorRT 中提供自动、准确性感知的端到端性能调优。有关更多详细信息，请参阅本系列的第 1 部分，其中介绍了与调度 (深度学习编译器优化的关键阶段) 相关的挑战、在 TensorRT 中开发全局性能调优器功能的动机，以及为形式化问题而建立的数学理论。 本文第 2 部分使用第 1 部分中的符号来描述全局性能调优器功能的算法和架构设计。它还提供了NVIDIA2026/10/23 18:27
借助全局性能调优器扩展 NVIDIA TensorRT 性能优化，超越单一构建路线，第一部分部署经过训练的神经网络不仅仅是将每个运算符转换为 GPU 内核。这是一个编译问题，有许多合理的答案。例如， NVIDIA TensorRT 构建引擎时，它会针对图形 – IR 转换、融合、实现选择、内存放置和量化做出相互依赖的决策。此过程称为调度。不同的调度选择可以保留模型语义，但产生截然不同的推理性能，从而使调度成为深度学习编译器优化的核心。 没有哪种调度策略适合每种模型和部署环境。加速一个网络的转换可能会减慢另一个网络的速度。独立运行速度更快的内核可能会与图中其他位置的融NVIDIA2026/10/23 18:27
使用 AI 智能体教会像 Microdock 这样的机器人在模拟环境中行走教机器人在障碍物路线中导航不仅仅是一种行走策略。机器人必须感知周围环境，保持平衡，并在障碍物阻挡前方道路时调整动作。开发这些功能涉及多个阶段：创建素材和环境，使用 物理仿真 模拟机器人与其环境的交互方式，以及在仿真中训练和评估策略。 NVIDIA RTX Spark 作为本地开发中心，支持 AI 辅助规划和策略验证。 NVIDIA Isaac Lab 为云端强化学习提供了机器人学习框架， Newton 对物理行为进行了建模，而 NVIDIA Omniverse 库 通过 RTNVIDIA2026/10/23 15:58
如何使用 NVIDIA GPUDirect Storage 在 Python 中将数据读入 GPU 显存GPU 应用程序正在使用日益强大的加速器处理不断增长的数据集。根据 2025 年斯坦福 AI 指数 ，知名 AI 模型的计算能力几乎每五个月就会翻一番，而用于训练 LLM 的数据集规模大约每八个月就会翻一番。随着计算和数据的共同扩展，高效地从存储中移动数据成为保持加速器供应的必要条件。 NVIDIA Magnum IO GPUDirect Storage (GDS) 通过在受支持的存储和 GPU 显存 之间启用直接数据路径来应对这一挑战。这避免了不必要的 CPU 内存暂存，并NVIDIA2026/10/22 17:39
在 8 个 NVIDIA DGX Spark 节点上运行前沿 AI 模型AI 开发者不再只是运行单个模型，而是并行编排多个模型、关联推理调用，以及尝试需要数百 GB 内存的前沿架构。 NVIDIA DGX Spark 旨在将 AI 开发引入桌面，现在您可以将更多 Spark 节点连接在一起。 在 GTC 柏林大会上，NVIDIA 宣布正式支持 8 节点 DGX Spark 集群，将统一内存扩展至 1 TB，并为前沿模型、多智能体工作负载和近线性预训练敞开了大门，所有这些都在本地运行。 NVIDIA Sync 可轻松实现集群。其集群助手负责设置和设NVIDIA2026/10/22 17:00
NVIDIA 开放模型推动欧洲各行业自主智能发展NVIDIA 正在将其开放模型系列扩展到语言、机器人、生物学和量子计算领域，为开发者、研究人员和企业提供工具，以构建针对当地语言和行业定制的应用。 该产品系列包括全新的 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 和 Nemotron 3.5 Bolt 模型；用于嵌入、重新排序和文档解析的全新 NVIDIA Nemotron Retriever 模型；用于结构化业务数据的全新 NVIDIA Kumo 系列开放权重基础模型和库；NVIDIA Cosmos 3.5 NVIDIA2026/10/22 14:18
NVIDIA OpenShell 助力矩阵起源构建更安全的企业数据 Agent 执行环境当 AI Agent 进入企业工作流执行更多的任务，智能体 AI 安全成为企业落地的关键。矩阵起源 (MatrixOrigin) 将 OpenShell 集成到其对话驱动的数据分析流程中，为每段对话分配独立沙箱，以最小必要权限约束 Agent 的文件读写与网络连接，在保留检索、分析和自动化能力的同时，降低数据越权访问与误操作的风险，构建更安全的企业数据 Agent 执行环境。 案例概览 客户 矩阵起源 (MatrixOrigin) 用例 MatrixOne IntelligeNVIDIA2026/10/22 09:08
NVIDIA 推出 Minerva，为 AI 工厂带来端到端可观测性NVIDIA 今天正式发布的 AIOps 平台 NVIDIA Minerva，旨在帮助团队更早发现问题并保持 AI 工厂的工作效率。该平台将来自基础设施和 AI 工作负载的遥测数据整合在一起，并应用专门构建的 AI 模型，将这些数据转化为及时、可操作的洞察。 AI 工厂是当今世界上最复杂的运营系统之一，大量 GPU 通过高速网络互连，以训练模型并提供 AI 应用服务。在这种规模下，单个降级的组件可能会拖慢整个任务。这些警告信号可能很容易被忽略，例如 GPU 运行温度高于同类，NVIDIA2026/10/22 08:30
NVIDIA、诺基亚与领先电信运营商将网络打造成分布式智能平台NVIDIA 今日宣布，全球领先电信运营商正将其网络转变为分布式智能平台，通过在集中式数据中心、城域站点和基站站点引入 NVIDIA 加速计算，运营商能够将模型和应用更贴近使用它们的个人、企业和机器。 T-Mobile 已与 NVIDIA 和诺基亚合作，在华盛顿州贝尔维尤的现网中完成了全球首次 AI-RAN 通话。德国电信正在推进面向行业的物理 AI 应用，Orange 则为企业和应急响应人员推出全新语音智能服务。芬兰运营商 Elisa 已完成欧洲首次 AI-RAN 外场测试NVIDIA2026/10/21 22:19
NVIDIA 机密计算持续扩展，助力前沿模型构建者在全球基础设施上安全地进行大规模部署NVIDIA 正在构建覆盖全栈的工具，以实现安全智能体。今日宣布推出的 NVIDIA OpenShell 参考架构是 NVIDIA 日益丰富的技术组合的一部分，旨在帮助组织大规模部署安全智能体。NVIDIA 机密计算作为基础设施层，可在这些智能体运行时保护其所依赖的模型和数据。 今天，NVIDIA 正通过推出 Confidential Bare Metal 进一步扩展这一安全层，这是一种全新的 NVIDIA 机密计算部署选项，使前沿模型构建者能够在专用的第三方基础设施上运行敏NVIDIA2026/10/21 22:10
NVIDIA 推出面向安全 AI 智能体的 OpenShell 参考架构新闻摘要： GTC 柏林 —— NVIDIA 今日宣布推出 NVIDIA OpenShell 参考架构，该架构能够在企业级基础设施和边缘系统上构建、隔离、观测和执行安全智能体。 OpenShell 参考架构基于 NVIDIA OpenShell™ 安全运行时软件为基础进行构建，并将其扩展到用于智能体开发和运行的全栈式、工业级基础设施。 它包括用于运行企业工作负载 (包括使用 NVIDIA Nemotron™ 构建的闭源和开放模型) 的 NVIDIA Vera Rubin 基础NVIDIA2026/10/21 20:29
Spark 登陆欧洲：本地智能驱动新一轮智能体发展在GTC 柏林上，NVIDIA 展示了全系列本地 AI 硬件。RTX Spark 于上周上市， 为 Windows PC 上的个人智能体提供算力支持。DGX Spark 则助力开发者在 Linux 上构建应用和扩展集群规模。 此次发布的内容包括： 在下方了解更多本地 AI 相关公告，并观看演示及 GTC 柏林议程。 阅读 NVIDIA 在欧洲的新闻公告 RTX Spark 将个人智能体带到 Windows PC RTX Spark 为 Windows PC 开启新序章，搭载至NVIDIA2026/10/21 19:30
NVIDIA 推出 DSX POD AI 工厂，加速欧洲基础设施部署新闻摘要： NVIDIA 今日推出 DSX POD，这是一套完整的 NVIDIA Vera Rubin AI 工厂参考设计。该产品由合作伙伴在模块化集装箱内构建，在交付前完成系统集成与验证。这些设备出厂即处于可连接状态，运抵现场后，可直接接入已就绪的电力、冷却、网络及其他配套基础设施，将部署时间从六个月大幅缩短至最快 14 天。 DSX POD 将计算、网络、布线、机架级供电和液冷的集成和安装工作转移到制造工厂，从而大幅减少了传统现场建设所需的繁杂规划、施工、专业人工和物流调NVIDIA2026/10/21 18:30
欧洲各地的先行者部署 NVIDIA Earth-2 开放模型，为现实世界的天气与气候预测提供强大动力天气预报影响的远不止于日常出行规划；及时掌握天气信息对能源生产商、保险公司和交通运输运营商至关重要，这能够帮助他们根据不断变化的天气状况制定规划。全球预报能够显示风暴的生成趋势，但针对太阳能电站、航运路线或受保资产的决策，最终还是要取决于当地的具体天气状况。 NVIDIA Earth-2 为开发者和研究人员提供了一系列开放 AI 模型与工具，支持他们利用自有数据进行定制。依托 NVIDIA 计算平台运行，这些技术能够支持全球天气预报、精细化区域预报以及环境研究。 阅读 NVINVIDIA2026/10/21 16:15
NVIDIA Agent Toolkit 进一步扩展，助力企业智能体扎根企业数据智能体的实用价值取决于其掌握的知识，而其可信度则取决于其运行所遵循的边界。 领先企业正使用开源 NVIDIA Agent Toolkit (现已扩展了多项新工具) 对智能体进行定制与管控，利用企业数据为其回答和行动提供依据，同时监测智能体的行为并规范其运行方式。 NVIDIA Agent Toolkit 包括： 阅读 NVIDIA 在欧洲的新闻公告 为了开发能够完成实际工作，并在从开发到部署的全流程中始终值得信赖的智能体，开发者需要一套将模型、Harness、运行时、数据和工NVIDIA2026/10/21 15:59
医疗健康与生命科学领军企业依托 NVIDIA 技术，推进药物研发并拓展患者诊疗服务新闻摘要： NVIDIA GTC 柏林 —— 2026 年 10 月 21 日 —— NVIDIA 今日宣布，将与全球领先的医疗健康和研究机构开展合作以推进蛋白质设计 —— 其中包括发布全新的开放模型 RFD4-Proteina —— 从而加速药物研发，并为癌症诊疗带来更高的精准度。 生命科学研究人员必须在庞大的生物学设计空间中进行探索，并致力于缩短计算设计与实验室测试之间的周期，以发现新药。而癌症诊疗团队则面临着另一项挑战：需要将复杂的影像和治疗数据转化为针对每位患者的精准NVIDIA2026/10/21 15:54
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