NVIDIA founder and CEO Jensen Huang today visited the Naval Postgraduate School in Monterey, California, to commission an NVIDIA DGX GB300 system — bringing one of the world’s most powerful AI...

Before a healthcare robot can be useful in the real world, it has to learn how the physical world pushes back. Anatomy varies. Instruments bend, press, slip and interact with tissue. Imaging can...

The AI era runs on AI infrastructure. Many of these advanced systems are built and tested in Texas. Wistron opened its first U.S. manufacturing facility today in Fort Worth — a 324,000-square-foot...

NVIDIA Vera Rubin is here, and it’s going gigascale. Vera Rubin NVL72 production is ramping up with racks running at partners CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure and Oracle Cloud...

AI has entered the gigascale era. The world’s most advanced AI factories are bringing together hundreds of thousands of GPUs and CPUs to train frontier models, power agentic AI and generate...

NVIDIA推出BioNeMo代理工具包，旨在加速生命科学研究中的人工智能应用，整合了GPU加速计算技术，推动计算规模的发展。

From open models to real-time simulation, AI and graphics breakthroughs are transforming media, content creation and robotics.

Erin Davis calls it the “SuperDuperPOD.” That’s two things in one name: pharmaceutical giant Bristol Myers Squibb (BMS) already runs one of the largest AI clusters in life sciences, with serious...

NVIDIA Vera Rubin平台通过优化后训练工作流程，提高了智能每美元的效率。后训练阶段使模型在变化环境中持续学习，旨在最大化每次前向和后向传递的收益。该平台支持大规模并行处理，降低了每个令牌的成本，提升了模型的整体价值。

TabFM 是 Google Research 发布的基础模型，专注于处理结构化表格数据，支持分类和回归任务。该模型通过上下文学习重塑表格预测，显著提升数据处理效率，并在零样本配置下超越多个传统基线模型。

训练数据在大模型竞争中至关重要，NVIDIA推出的Nemotron系列数据集强调数据质量和任务适配性，涵盖通用文本预训练、监督微调和代码生成等核心能力，推动模型训练从数量向精准转变。这些数据集为大模型研究提供系统性支持，提升模型能力。

AMD MI455X与NVIDIA Rubin在AI芯片性能上存在显著差异。虽然AMD的显存容量为432GB，NVIDIA为288GB，但生成速度主要取决于内存带宽而非容量。AMD通过增加堆栈数量提升容量，而NVIDIA则提高每个堆栈的速度以增强带宽。最终，带宽对大模型推理速度的影响更为关键，AMD适合处理更大模型，而NVIDIA优化了数据搬运速度。

NVIDIA推出了新款Jetson Thor计算机，旨在推动机器人和边缘AI的发展。新模块T3000和T2000基于Thor架构，提供高效的AI计算能力。T3000模块具备865 FP4 teraflops的计算能力，适合复杂任务，而T2000则为开发者提供更广泛的边缘AI解决方案。此外，新发布的Jetson代理技能可自动优化内存，提升开发效率，降低系统成本。

NVIDIA与日本合作，展示全栈AI和机器人技术在各行业的应用，庆祝与SEGA三十年合作，推出新游戏《VIRTUA FIGHTER CROSSROADS》，并展示NVIDIA RTX Spark超芯片的潜力，推动游戏行业未来发展。

NVIDIA Blackwell NVL72平台在AI基础设施中提供最高的每瓦性能，优化电力使用以提高收益。该平台通过协同设计，确保系统高效运行，支持多种AI模型的推理，提升能效和可靠性，已被领先的AI实验室和服务提供商广泛应用。

Nvidia汽车部门负责人吴新洲谈到汽车行业向电动和自动驾驶转型的挑战，强调软件定义车辆的快速发展和AI技术对汽车本质的重塑。他指出，中国汽车制造商因早期采用电动架构而获得竞争优势，并表示Nvidia致力于为汽车制造商提供开放平台和技术，助力实现自动驾驶愿景。

Nvidia首席执行官黄仁勋表示，传统编码正在被AI辅助编程取代，工程师们更倾向于构建智能代理而非手动编写代码。这一变化使软件开发人员的角色转向更高层次的任务，随着AI技术的发展，对高级工程师的需求将显著增加。

技嘉科技发布了AI TOP ATOM四机串联集群架构，突破了单机限制，支持更大规模的AI与科学运算。每台设备具备1 PFLOPS算力和128 GB记忆体，通过200GbE高速网络连接，提供更大的运算资源。与NVIDIA合作，展示了AI驱动的科学运算流程，支持先进半导体封装材料的开发，模拟规模可达3000万颗原子。

NVIDIA Nemotron 3 Ultra通过优化LangChain深度代理，实现领先性能和更低成本，帮助企业完成更多任务。该系统无需重新训练模型，企业可定制和控制AI代理，从而提升工作效率。NemoClaw为企业提供开放的AI构建蓝图，支持在多种平台上运行，助力构建专属代理。

NVIDIA 发布了 Audex，这是一个统一的音频-文本大型语言模型，具备理解和生成音频及语音的能力，同时保持文本智能。Audex 采用 30 亿参数的 MoE 结构，设计简洁，避免了多模态模型的性能退化，在文本和音频任务中表现优异，尤其在语音识别领域领先。尽管存在商业许可限制和音频理解能力不足等缺点，Audex 仍在多项任务中表现出色。