NVIDIA 如何用 AI 智能体为仿真准备 3D 场景
NVIDIA 展示了一套智能体 AI 工作流，用于为物理 AI 系统准备和验证数字孪生：智能体可检查 3D 场景、在 OpenUSD 中编写仿真相关数据、添加物理属性、渲染预检视图，并按 SimReady 要求验证结果。该流程覆盖从 Blender 场景到面向 NVIDIA 的仿真就绪 OpenUSD 交付。
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今日 5 条NVIDIA Developer BlogAI 评分2222 NVIDIA Developer BlogAI 评分4242 NVIDIA TensorRT Edge-LLM 在 Jetson AGX Thor 上以 6.4 倍速度完成 MLPerf Edge Agentic Benchmark
NVIDIA 的 TensorRT Edge-LLM 在 Jetson AGX Thor 上完成 MLPerf Edge Agentic Benchmark，速度提升 6.4 倍。该方案面向从云端数据中心迁移到车辆、机器人等边缘设备的 AI 智能体，针对其多步骤工具调用、结果评估与长对话推理带来的边缘推理新需求，实现快速 token 生成。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2222 NVIDIA 用智能体 AI 将 CUDA Tile 操作从 Python 翻译到 Rust
NVIDIA 借助智能体 AI 把 CUDA Tile 操作从 Python 翻译为 Rust，用于 cuTile Rust（cutile-rs）这一基于 tile 的 GPU kernel 编写系统。该系统将 Rust 所有权模型扩展到 tile 级 GPU kernel，把可变输出拆分为互不重叠的分片，并在 kernel 启动间保持主机侧所有权契约，同时允许程序员在需要底层控制时局部退出。
NVIDIA Newsroom精选AI 评分6767 NVIDIA Vera Rubin NVL72 首次亮相 MLPerf Inference v6.1，吞吐最高达 GB300 NVL72 的 3.7 倍
NVIDIA 在 MLPerf Inference v6.1 首次提交 Vera Rubin NVL72 预览结果，在 Qwen3-VL 上吞吐最高达 GB300 NVL72 的 3.7 倍，在 DeepSeek-R1 上最高达 2.5 倍。
推荐理由：MLPerf v6.1 首次提交数据给出 Vera Rubin NVL72 相对 GB300 的吞吐提升与 99% 扩展效率，可据此判断推理基础设施的性价比走向。
NVIDIA NewsroomAI 评分5858 Emerald AI、Google 与 NVIDIA 发起 AI 能源管理联盟 AEMA
Emerald AI、Google 和 NVIDIA 宣布成立 AI 能源管理联盟（AEMA），推动数据中心根据电网状况动态调节用电。该联盟采用技术中立、基于性能的要求，聚焦响应速度、持续时长、可预测性和紧急情况下的行为，并计划统一技术标准与运营数据共享。AEMA 汇集 AI 平台、基础设施提供商、数据中心运营商、电力生产商、公用事业和区域电网运营商，目标是加快美国 AI 基础设施并网。
NVIDIA NewsroomAI 评分2828 曼彻斯特大学用 NVIDIA Earth-2 预测全英空气污染
曼彻斯特大学团队基于 NVIDIA Earth-2 的生成式模型 Earth-2 CorrDiff，在 Isambard-AI 超算单节点上仅用两天训练出覆盖全英、分辨率 2-3 平方公里的空气污染模型，并已加入 Earth-2 StormCast 支持依赖观测的时间序列预报。
NVIDIA Newsroom精选AI 评分6262 Salesforce 发布首个 CRM 推理模型 Koa，基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 构建
Salesforce 在 Dreamforce 上发布首个 CRM 推理模型 Koa，基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 后训练，使用近三十年企业 CRM 部署数据构建的专有合成数据集。
推荐理由：Salesforce 首个 CRM 推理模型 Koa 基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 后训练，读者可了解其训练方式与落地节奏。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2222 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 解析：Dense 与 MoE 模型的活跃参数、吞吐量与选型
NVIDIA 以 Nemotron 3.5 Lightning 为例说明 MoE 架构如何让 30B 参数模型每个 token 仅激活 3B 参数，同时保留大模型容量。文章对比 Dense 与 MoE 两种主流架构，指出参数组织方式与参数规模同样关键，并讨论活跃参数、吞吐量及各自适用场景。
NVIDIA NewsroomAI 评分4040 NVIDIA 如何用 DSX 平台把 AI 工厂从兆瓦变成 Token
NVIDIA 在 AI Infra Summit 上公布 DSX MaxLPS 的首个部署验证：Lambda 在 5 机架 19 节点 HGX B200 集群上，用 16 节点的功耗跑出 24% 的 token 吞吐提升，从约 400 万 tokens/秒升至 500 万，每瓦性能提升 23%。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2222 NVIDIA NVLink 6 如何为 AI 工厂提供多层弹性
NVIDIA 详解 NVLink 6 如何为大规模 AI 工厂提供多层弹性。在超大规模 AI 训练中，集群内每块 GPU 每秒需完成数千次集合通信操作以同步梯度；推理阶段非计划停机则直接减少请求处理总量，限制营收。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2828 NVIDIA Groq 3 LPX 确定性执行如何为 NVIDIA Vera Rubin 带来高能效高交互推理
NVIDIA 详解 Groq 3 LPX 的确定性执行如何在 NVIDIA Vera Rubin 平台上驱动高交互、高能效推理。文章指出，AI 工厂的核心约束是功耗，因此每瓦性能而非原始吞吐量才是衡量 AI 平台价值的最终标准。Vera Rubin 平台正是围绕这一目标设计。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2020 NVIDIA FLARE 如何跨 Docker、Kubernetes 与 Slurm 扩展联邦学习
NVIDIA FLARE 支持在 Docker、Kubernetes 和 Slurm 上扩展联邦学习，解决从单服务器、少量客户端扩展到共享基础设施的运维难题。随着项目增长，GPU 需按任务需求分配、多项研究需相互隔离，且每个参与机构都要保留对自身数据的控制权。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2222 NVIDIA Transformer Engine 加速 JAX 中的 Dropless MoE 训练
NVIDIA 在 Transformer Engine 中为 JAX 带来 Dropless MoE 训练加速，针对 DeepSeek、Qwen、Mixtral 等 MoE 模型依赖的条件计算路径做优化。MoE 通过条件计算替代共享的稠密 FFN，能以更少训练算力达到或超过稠密模型的表现。
NVIDIA Developer BlogAI 评分3030 NVIDIA 全栈 NIM 优化如何让 Nemotron 3 Ultra 多承载 2.5 倍用户
NVIDIA 通过全栈 NIM 优化，让 Nemotron 3 Ultra 在相同 GPU 基础设施上可服务的并发用户数提升 2.5 倍，同时保持应用交互响应。该优化针对智能体 AI 负载中提示词长、上下文跨步骤复用等特点，在生产部署中平衡并发量与交互性。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2222 NVIDIA BioNeMo Inference Runtime 加速蛋白质组规模结构预测
NVIDIA BioNeMo Inference Runtime（BioIR）可在 NVIDIA GPU 上加速受支持的生物分子结构预测模型，同时保留熟悉的 PyTorch 工作流。它通过优化 kernel 并在适用场景使用 CUDA Graphs 提升模型速度，面向蛋白质组规模、需高效跑完整个工作列表的预测任务。
NVIDIA Developer BlogAI 评分1818 NVIDIA 用 Nemotron 与 Palantir Foundry 将供应链经验编码化
NVIDIA 联合 Palantir Foundry，用 Nemotron 把其供应链经验编码化，覆盖从 wafer-out 到 first token 的全流程。该周期分为两段：Time-to-rack 指硅片离开晶圆厂到组装系统抵达数据中心，Time-to-token 则涵盖此后的电力、冷却、网络与软件栈。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2222 NVIDIA Dynamo 何时使用 Encode-Prefill-Decode 分离加速多模态模型服务
NVIDIA 详解 Encode-Prefill-Decode（EPD）分离技术：将视觉编码器阶段与 prefill、decode 阶段拆开，在图像密集提示、中短输出和量化 MoE 模型上收益最大。配合 NVIDIA Dynamo 使用，多模态模型服务最高可提速 5 倍。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2525 CUDA Toolkit 13.4 新增 Windows on Arm 支持并强化共享 GPU 控制
NVIDIA 发布 CUDA Toolkit 13.4，新增 Windows on Arm 平台支持，此前 CUDA 应用在 Arm 平台仅通过 Linux 提供支持。该版本还增强了对共享 GPU 的控制能力，并延续每个版本在功能与性能上的改进。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 完成 30 亿欧元 D 轮融资，估值超 210 亿欧元
Mistral 宣布完成 30 亿欧元 D 轮融资，投后估值超过 210 亿欧元，由三星电子领投，Scaleup Europe Fund 和 PSG Equity 联合领投。这是欧洲科技公司完成的最大规模股权融资，资金将用于扩展前沿研究、算力容量、基础设施和商业增长。Mistral 目前业务覆盖 20 个国家，服务 125 家以上全球企业，包括 Airbus、ASML 和 HSBC。
推荐理由：Mistral 完成欧洲科技公司最大股权融资，读者可了解其主权 AI 全栈定位与投资方阵容。
NVIDIA Developer BlogAI 评分5050 NVIDIA 推出 CUDA Rust：两条路径编写 GPU 内核
NVIDIA 宣布推出 CUDA Rust，为 Rust 提供两条编写 GPU 内核的路径，并计划将其持续发展和成熟至 2027 年及以后。CUDA C++ 与 CUDA Python 已是成熟的企业级工具链，CUDA Rust 面向推理引擎、服务基础设施、驱动和智能体运行时等频繁变化的 AI 系统层。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2222 用 NVIDIA NemoClaw 构建记忆驱动的 AI 智能体
NVIDIA 团队用 NemoClaw 构建了一个记忆驱动的"幕僚长"智能体，通过名为 self model 的人类可读知识层保存企业工作中的消息、决策、项目和待办事项等随时间变化的上下文。该智能体无需在每次启动时重建上下文，即可直接基于已有记忆参与工作。
NVIDIA Developer BlogAI 评分3030 NVIDIA Jetson 上如何部署与优化前沿推理模型
NVIDIA 发布指南，介绍如何在 Jetson 边缘设备上部署和优化具备多步推理能力的模型。此前这类模型因体积过大只能把推理请求回传数据中心，带来网络依赖、成本上升和本地数据外泄风险，这一限制正在被打破。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2222 NVIDIA 如何跨联邦 Kubernetes 与 AI 平台传递用户身份
NVIDIA 发文讲解如何在联邦 Kubernetes 与 AI 平台之间传递用户身份。现代 AI 平台中，用户可能从中央门户进入、打开受治理数据集、在数据所在处启动 notebook，并调用另一个集群中服务，身份在每一步都要跨越控制面与数据面边界，传统单点登录在此失效。
NVIDIA Developer BlogAI 评分4242 NVIDIA PAIR 虚拟推理路由器：把本地网络算力扩展为可用资源
NVIDIA 推出 PAIR 虚拟推理路由器，可将本地网络中的可用算力扩展给 AI 智能体使用。该方案面向多智能体工作流：主智能体把复杂任务拆解并分派给专用子智能体，用户也可同时运行多个智能体会话，这种广度优先方式能加快任务完成速度。
NVIDIA Developer BlogAI 评分3030 NVIDIA CUDA 工具链实战：六步优化图像处理流水线
NVIDIA 发布 CUDA 工具链实战教程，用六步增量优化一段图像处理流水线代码，每步只改少量行数。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2222 NVIDIA 如何用投机解码协同设计 AI 模型以加速 LLM 推理
NVIDIA 开发者博客发布 AI 模型协同设计系列第三篇，探讨如何用投机解码在保持精度的同时加速 LLM 推理，并给出在帕累托前沿上选择草稿长度与草稿机制的五条准则。文章同时讨论了模型设计选择如何在不牺牲精度的情况下影响吞吐量与交互性。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2222 NVIDIA Nemotron 如何构建自适应智能体网络安全系统
NVIDIA 开发者博客介绍用 NVIDIA Nemotron 构建自适应智能体网络安全系统，让智能体在安全运营中协调工作并追求长周期复杂目标。现有许多实现仍依赖既有告警、预定义工作流和已知攻击行为，更难的问题在于识别防御盲区并将这些缺口转化为改进。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2222 NVIDIA 如何为 AI 推理与 TCO 合理配置 GPU 而不超支
NVIDIA 发文讨论企业如何为 AI 推理负载合理配置 GPU 并优化总拥有成本（TCO）。文章指出，延迟目标、模型选择、流量模式和预算约束的复杂组合让 GPU 选型变得困难。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2222 在 Claude Science 中运行 NVIDIA BioNeMo NIM 微服务进行蛋白质结构预测
NVIDIA BioNeMo NIM 微服务现可在 Claude Science 中运行，用于蛋白质结构预测。该集成面向智能体式 AI 科研流程，让 AI 科学家能够读取论文、提出假设、调用模型并确定后续实验优先级。BioNeMo NIM 此前已在软件工程领域验证价值，如今扩展至更需迭代的科学研究场景。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2222 NVIDIA Omniverse NuRec 如何跨车型平台扩展自动驾驶感知
NVIDIA Omniverse NuRec 用于跨车型平台扩展自动驾驶感知，解决同一套感知软件换到新车型后感知结果变化的问题。传感器布局、标定、视场、遮挡、车身几何、时序与覆盖范围都会随车型改变，例如交通灯在画面中的位置可能不同。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2222 NVIDIA TensorRT Model Connect：两条命令完成开源模型从 Checkpoint 到推理部署
NVIDIA 推出 TensorRT Model Connect，一个开源参考实现集合，可用两条命令把开源模型从 checkpoint 直接跑成 TensorRT 推理。它面向原生 C++ 应用，省去针对具体模型的转换、预处理、后处理和运行时适配代码。
NVIDIA Developer Blog精选AI 评分6262 NVIDIA NVLink Fusion 将 NVHBM 引入下一代 AI 基础设施
NVIDIA 发布 NVLink Fusion，为下一代 AI 基础设施带来 NVHBM。原文指出，AI 工厂需支撑越来越大的模型和更复杂的推理负载，超大规模厂商与 AI 原生公司正在开发自研 AI 加速器 XPU，而规模化部署这些加速器需要高带宽内存（HBM）以及足够的封装和硅面积来支撑更多算力。
推荐理由：NVIDIA 官方介绍 NVLink Fusion 如何把 NVHBM 引入下一代 AI 基础设施，可了解其面向 XPU 的互连与内存思路。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2222 NVIDIA 如何用 AI 智能体训练跨本体机器人导航策略
NVIDIA 介绍了一套用 AI 智能体训练跨本体机器人导航策略的方法，让导航能力迁移到新机器人或新场景时不再需要重新准备数据、仿真资产和机器人接口。导航与运动控制不同，需持续定位、理解变化的环境、选择路线并避障。
NVIDIA Developer Blog精选AI 评分6262 阿里发布 Qwen3.8-Flash-Next 权重，预览 Qwen4 架构
阿里发布 Qwen3.8-Flash-Next 的模型权重，作为即将推出的 Qwen4 架构预览，供开发者实验和评估。该模型是多模态 MoE 模型，主模型 125B 参数，另有 51B N-gram 嵌入向量，每 token 激活 6B 参数，原生上下文窗口 262,144 token，可扩展至 1M token。NVIDIA 开发者博客介绍了在 GB300 NVL72 上针对智能体编码的实验。
推荐理由：阿里开放 Qwen3.8-Flash-Next 权重供开发者试用，可据此了解 Qwen4 架构预览版的 MoE 规格与长上下文能力。
NVIDIA Developer BlogAI 评分4242 NVIDIA Dynamo 推出 Shadow Engine Recovery 预览功能，秒级恢复 LLM 推理容量
NVIDIA Dynamo 新增预览功能 Shadow Engine Recovery，可在 LLM 引擎进程故障后数秒内恢复推理容量，替代需从存储加载权重到 HBM、编译 kernel 并捕获 CUDA graphs 的冷重启流程。大模型冷启动初始化通常耗时数分钟，期间存活 worker 需承接转移流量。
NVIDIA Developer Blog精选AI 评分6262 NVIDIA 发布 CUDA Python 1.0，提供稳定 API 与全平台访问
NVIDIA 发布 CUDA Python 1.0，主打稳定 API、统一基础和全平台访问。文章回顾了 Python 开发者使用 GPU 的两条路径，一是自己用 CUDA C++ 写扩展并维护绑定，二是依赖 PyTorch、CuPy、RAPIDS 等上层库，后者虽让 Python GPU 生态繁荣但存在局限。
推荐理由：CUDA Python 1.0 把稳定 API 与全平台访问作为目标，读者可据此判断 Python 开发者接入 GPU 的路径变化。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2222 NVIDIA Spectrum-X Ethernet 如何改写 Giga-Scale AI 网络规则
生成式 AI 推动分布式模型训练扩展至数十万块 GPU，节点间的 scale-out 网络成为首要性能瓶颈。NVIDIA 指出，传统商用 Ethernet 虽长期主导企业与云网络，但已难以支撑这一规模。Spectrum-X Ethernet 被定位为针对 Giga-Scale AI 的网络方案。
NVIDIA Developer BlogAI 评分4242 NVIDIA Vera Rubin 与 Blackwell 为智能体 AI 每瓦性能树立新标准
NVIDIA 称 Vera Rubin 与 Blackwell 为智能体 AI 的每瓦性能树立新标准。OpenRouter《State of AI》报告基于 100 万亿 token 的真实使用数据发现，平均每请求提示词 token 量增长约四倍，反映 AI 智能体推理已从单轮交互扩展为多步工作流。
NVIDIA Developer Blog精选AI 评分6262 NVIDIA Groq 3 LPX 如何在 Vera Rubin 上实现长上下文超快交互
NVIDIA 介绍 Groq 3 LPX，这是面向 NVIDIA Vera Rubin 平台的交互式 AI 推理加速器。平台核心是 NVIDIA Vera Rubin NVL72，覆盖从小模型到大模型、开源与闭源在内的广泛 AI 工作负载，兼顾高吞吐与交互性；Groq 3 LPX 与 Vera Rubin NVL72 搭配可扩展该平台的能力。
推荐理由：原文说明 Groq 3 LPX 与 Vera Rubin NVL72 的搭配方式，读者可了解长上下文交互推理的硬件组合思路。
NVIDIA Developer BlogAI 评分4242 NVIDIA BlueField-4 为智能体 AI 工厂提供新型 Scale-In 网络基础设施
NVIDIA BlueField-4 面向智能体 AI 工厂提供新型 Scale-In 网络基础设施，用于支撑每服务器多太比特带宽下的线速网络、存储与安全处理。传统云基础设施面向可预测的通用工作负载和标准接口设计，而智能体 AI 工厂需连接多样用户、智能体、应用、数据源与存储系统至大规模加速计算，因此专用 DPU 处理成为必需。