模型/库/框架

2025年 2月 27日

借助 NVIDIA KvikIO 实现高性能远程 IO

处理大量数据的工作负载 (尤其是在云端运行的工作负载) 通常会使用对象存储服务 (S3、Google Cloud Storage、
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2025年 2月 26日

在 NVIDIA GPU 上训练的 Microsoft Phi SLM 的多模态最新进展

大语言模型（LLMs）已渗透到各行各业，并改变了技术潜力。但是，由于规模庞大，它们对于许多公司目前面临的资源限制来说并不切实际。
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2025年 2月 25日

NVIDIA cuDSS 提高工程和科学计算中的求解器技术

NVIDIA cuDSS 是第一代稀疏直接求解器库，旨在加速工程和科学计算。cuDSS 正越来越多地应用于数据中心和其他环境，
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2025年 2月 20日

NVIDIA GTC 2025 上的人工智能促进气候、能源和生态系统复原力

从减缓气候变化到改进灾害响应和环境监测，AI 正在重塑我们应对重大全球挑战的方式。快速、高分辨率的气候预报、
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2025年 2月 19日

利用 Evo 2 以全新规模跨进化研究生命生物分子的语言

AI 已从实验好奇心发展为生物学研究的驱动力。 深度学习算法、
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2025年 2月 11日

聚焦：BRLi 和 Toulouse INP 使用 NVIDIA Modulus 开发基于 AI 的洪水模型

洪水对 15 亿人构成了重大威胁，使其成为重大自然灾害的最常见原因。洪水每年给全球带来高达 25 亿美元的经济损失。
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2025年 2月 6日

NVIDIA RTX Mega Geometry 现已支持新的 Vulkan 示例程序

在过去 30 年里，计算机图形领域的几何细节呈指数级增长。为了渲染具有更高实例数量和三角形密度的高质量素材，
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2025年 2月 6日

使用 NVIDIA GeForce RTX 50 系列 GPU 实时渲染路径追踪头发

2018 年， NVIDIA RTX 引入了对光线追踪三角形网格的硬件支持。但是，头发和毛皮的光线追踪仍然是一个计算密集型问题，
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2025年 2月 6日

适用于数据科学的 GPU 加速入门

在数据科学领域，运营效率是处理日益复杂和大型数据集的关键。GPU 加速已成为现代工作流程的关键，可显著提高性能。
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2025年 2月 4日

AI 基础模型增强癌症诊断并实现个性化治疗

斯坦福大学研究人员的一项新研究和 AI 模型正在简化癌症诊断、治疗规划和预后预测。这项名为 MUSK (Multimodal…
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2025年 1月 30日

掌握 cudf.pandas Profiler 实现 GPU 加速

在 Python 数据科学领域，pandas 长期以来一直是直观数据操作和分析的首选库。但是，随着数据量的增长，
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2025年 1月 29日

借助 AI 驱动的细胞分析技术推进罕见疾病检测

由于传统基因组测序的局限性，罕见疾病很难诊断。哥伦比亚大学助理教授 Wolfgang Pernice 正在使用 AI…
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2025年 1月 29日

使用 GPU 在 Apache Spark 上加速 JSON 处理

JSON 是一种热门的文本数据格式，可实现 Web 应用程序中系统之间的互操作性以及数据管理。这种格式自 21 世纪初就已存在，
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2025年 1月 16日

利用 RAPIDS cuML 加速时间序列预测

时间序列预测是一种强大的数据科学技术，用于根据过去的数据点预测未来值 借助 skforecast 等开源 Python 库，
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2025年 1月 13日

借助 NVIDIA BioNeMo Blueprint 加速蛋白质工程中的生成式蛋白质粘结剂设计

设计一种能在药物研发中专门结合标的治疗性蛋白质是一项艰巨的挑战。传统工作流程通常是一个艰苦的试错过程，需要对数千个候选项进行迭代，
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2025年 1月 13日

评估 GenMol 作为用于分子生成的通用基础模型

传统的计算药物研发几乎完全依赖于高度特定于任务的计算模型来识别命中率和优化潜在客户。使这些专业模型适应新任务需要大量的时间、
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