中科新遠提供AI集群網路與資料中心互連解決方案，覆蓋InfiniBand、RoCE與高速乙太網路架構設計，支援GPU集群、HPC、儲存網路與低延遲高頻寬場景部署。
隨著AI智能體從數字世界走向物理環境，邊緣設備需要更高效的AI運行能力。NVIDIA JetPack 7.2是面向Jetson邊緣AI平台的最新SDK版本，為在功耗受限的邊緣設備上部署AI智能體提供了關鍵優化。JetPa···
數十年來，計算生物學一直處於一種還原論妥協之下。為了將複雜的生物系統適配到單張GPU的有限內存中，研究人員不得不犧牲模型的規模和保真度。NVIDIA BioNeMo引入了上下文並行技術，使生物分子模···
地下工程行業正處於其數字化演進的關鍵節點。數十年來，揭示油藏潛力依賴於專家執行基本的工作流——地震解釋、油藏建模、井位設計和風險評估，每個步驟跨越數天到數周。NVIDIA將智能體AI引入地···
高品質的3D醫學影像資料是現代放射學AI的基礎，但獲取這些資料往往受到資料稀缺、隱私限制和標注成本高昂的制約。NVIDIA的3D醫學影像合成方案利用生成式AI技術，能夠大規模生成逼真的3D MRI和CT···
分布式深度學習依賴於GPU之間的快速可靠通信，這由NVIDIA集體通信庫（NCCL）負責。當訓練速度變慢時，確定瓶頸是計算還是通信往往是一個耗時的過程。NVIDIA NCCL Inspector通過與Prometheus監控···
聯邦學習研究通常從一個看似簡單的問題開始：下一步應該嘗試甚麼？一個新的聚合規則、一個FedProx系數、一個客戶端採樣策略——這些超參數空間極其龐大，手動探索效率低下。NVIDIA FLARE Auto-F···
Transformer架構是眾多大語言模型和生成式AI模型的骨幹網路。隨著模型規模的增長，訓練運行消耗更多的GPU算力和內存。NVIDIA的低精度訓練優化技術通過使用FP8和NVFP4等窄精度格式，在保持模型精···
混合專家模型已成為現代大規模AI系統的基礎組件。它們通過每個Token僅激活部分專家的方式，在保持模型容量的同時實現了更高的計算效率。然而MoE模型的訓練面臨獨特的挑戰——跨專家的通信開銷、···
構建實時AI應用的開發者往往受限於逐Token生成速度。DiffusionGemma將擴散模型的並行生成優勢引入文本生成領域，能一次性生成整個文本序列而非逐Token自回歸生成，顯著降低了生成延遲。NVIDIA為···
解決方案 頁面用於把業務場景、技術路徑和落地條件先講清楚，幫助專案方在進入詳情頁前判斷是否匹配當前需求。
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進入 AI 集群網絡專題適合高性能計算和大規模 AI 訓練，優先確認 NDR/HDR/EDR、拓撲規模、線纜距離和端到端相容性。
查看 InfiniBand 交換機適合以太網承載低延遲業務的場景，重點關注 PFC/ECN、交換機緩存、網卡能力和現網改造成本。
查看以太網交換機適合機房互聯、存儲網絡和高帶寬東西向業務，需提前確認 100G/400G 端口、拓撲、光模塊和運維邊界。
進入數據中心交換機專題適合辦公樓宇、學校、醫療和多分支場景，重點評估 Wi-Fi 7 是否值得升級、AP 點位、PoE 預算、上聯和統一管理。
進入 Wi-Fi 7 升級專題適合教室、會議、酒店、場館等高併發環境，需確認終端密度、頻段規劃、干擾源和控制器容量。
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