2026.06.15
NEWS UPDATE
NVIDIA NIXL 開源發佈：統一的 AI 推理分布式資料移動庫
部署大語言模型需要大規模分布式推理，將模型計算和請求處理分散到多個 GPU 和節點上在此過程中，KV 緩存傳輸、激活值調度和儲存訪問等資料移動操作成為關鍵瓶頸。
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2026.06.15
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2026.06.12
NEWS UPDATE分離式 LLM 推理部署：在 Kubernetes 上拆分 Prefill 與解碼階段
隨著 LLM 推理工作負載日益複雜，單一的推理服務進程開始觸及瓶頸Prefill 和解碼階段具有截然不同的計算特徵，但傳統部署方式強制它們在相同硬體上運行，導致 GPU 利用率低下且擴縮容缺乏靈活性。
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2026.06.12
NEWS UPDATENVIDIA TensorRT LLM AutoDeploy 發佈：自動編譯 PyTorch 模型為優化推理引擎
NVIDIA TensorRT LLM 讓開發者能夠為大型語言模型構建高性能推理引擎，但傳統上部署新架構需要大量手動工作。
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2026.06.11
NEWS UPDATENVIDIA Dynamo Snapshot：將 Kubernetes 推理冷啓動從分鐘級降至秒級
在生產推理部署中，請求量隨時間波動，需要推理副本彈性擴縮容。
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2026.06.11
NEWS UPDATENVIDIA Model Optimizer 模型量化實戰：FP8 訓練後量化降低顯存佔用
模型量化是一種高效降低顯存佔用並提升推理性能的方法，尤其適合在資源受限的環境中運行 AI 模型通過降低計算和內存需求的同時保持模型品質，量化技術幫助 AI 模型在消費級 GPU 上更高效地運
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2026.06.10
NEWS UPDATEStep 3.7 Flash 登陸 NVIDIA GPU：198B 參數企業級多模態 AI 模型
AI 應用正在超越純文本生成，邁向能夠實時感知、搜索和推理圖像、文檔、視訊和語言的多模態系統。
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