AI 能源需求推动 Nvidia 和 Amazon 巨额投资电力基础设施
Nvidia 和 Amazon 因 AI 能源需求大幅投资电力基础设施。Nvidia 拟向 Lancium 投资高达 30 亿美元，该公司为 OpenAI 和 Oracle 在得克萨斯州的数据中心开发电力设施，已签约 4 吉瓦电力并计划扩展至 15 吉瓦。Amazon 则在得克萨斯州佩科斯县支持一座大型燃气发电厂，装机容量 7.65 吉瓦，但年排放二氧化碳可
NVIDIA 英伟达
公司与模型 · 英伟达的 AI 芯片与生态动态：GPU 新品、CUDA 生态、机器人平台与 AI 算力供给
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8月9日周日 · 1 条
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8月8日周六 · 1 条
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Firebird 在亚美尼亚启动独联体最大 AI 工厂
Firebird 在亚美尼亚启动了独联体地区最大的 AI 工厂，由 NVIDIA 加速计算和 Dell 基础设施提供支持，计划到 2027 年底部署超过 7 万块 NVIDIA Rubin 和 Blackwell GPU，总容量达 300 兆瓦。该工厂基于 NVIDIA DSX 平台，能效提升 40%，并已吸引 Perplexity 等客户。NVIDIA 和
8月7日周五 · 2 条
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NVIDIA 适配 Nemotron 检索栈并发布希腊语 RAG 基准 HERA
NVIDIA 的研究团队针对现代希腊语对 Nemotron 检索栈进行了端到端适配，包括语料挖掘、合成监督、检索模型训练、重排序器适配和阅读器微调，并发布了名为 HERA 的基准。研究发现 BM25 基线在专业希腊语语料上优于多个现成的多语言稠密检索模型，而微调后的 Nemotron 1B 嵌入器将 nDCG@10 从 0.362 提升至 0.835。此外，
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AI SSD：大模型推理的存储范式转移
本文探讨了AI基础设施中存储角色的转变，指出大模型推理正从堆叠计算资源转向协同计算、网络、内存与存储的数据路径。月之暗面的Mooncake和NVIDIA的CMX分别从软件架构和硬件平台层面将KV Cache等推理状态作为一级资源管理，推动SSD进入Token生成的实时主链路。文章还分析了群联、江波龙和寅谱-联芸三条推理参与型AI SSD技术路线，强调AI S
8月6日周四 · 1 条
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NVIDIA 发布 Cosmos 3 开放世界模型，推动物理 AI 发展
NVIDIA 发布了 Cosmos 3，一个基于混合 Transformer 架构的开放物理 AI 基础模型系列，包含 Super、Nano 和 Edge 三个版本，支持视觉推理、世界生成和动作预测。该模型在多个基准测试中排名第一，并采用 Linux 基金会的 OpenMDW 1.1 许可证，允许开发者进行后训练和定制。NVIDIA 还通过 Omnivers
8月5日周三 · 5 条
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NVIDIA 与合作伙伴在美国本土建设 AI 基础设施
NVIDIA 正参与美国国家科学基金会的州与区域人工智能基础设施中心计划，以扩大 AI 研究所需的计算、数据和软件资源。同时，纬创在德克萨斯州沃斯堡开设了首家美国制造工厂，生产 GB300 超级芯片，并计划生产 Vera Rubin 芯片，总投资 7 亿美元，创造超 500 个就业岗位。NVIDIA 及其合作伙伴计划在美国生产高达 5000 亿美元的 AI
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Megakernels 争议与多模型发布：AI 新闻综述
Latent Space 的 AINews 报道了关于 Megakernels 的讨论，认为其因复杂性和硬件变化而失去优势，但 Cursor 开源了 Megakernel 并宣称提升 41% 吞吐量。同时，Qwen 发布 Qwen3.8-Max，NVIDIA 和 Mistral 推出 Alpamayo 2 Super 和 Shieldstral，Pokee-
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英伟达主导的开放安全AI联盟一周内取得进展
由英伟达牵头成立的开放安全AI联盟（OSAA）在成立一周内已吸引超过120家公司加入，并成立了名为SAFE的工作组，已提出多项提案供公开评议，由Linux基金会管理。提案涵盖AI网络安全事件的保密报告、受影响方通知及无指责分析等。联盟成员包括Adobe、微软、英特尔等，但Anthropic、OpenAI和Google尚未加入，尽管后两者签署了支持开源AI的公
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NVIDIA 加入 NSF 区域 AI 中心计划，推动全美 AI 研究与教育
NVIDIA 宣布参与美国国家科学基金会（NSF）的州和区域人工智能基础设施中心计划，该计划旨在扩大全美高校和研究机构对先进计算、数据、软件和专业知识的使用。该计划基于 Genesis Mission 的目标，支持州级和多州高校联盟，通过公私合作共享 AI 资源，加速科学发现，并培养 AI 劳动力。NVIDIA 将提供培训资源、技术指导等支持，并借鉴与佛罗里
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NVIDIA 提出世界动作模型，Cosmos 3 助力机器人操作泛化
NVIDIA 技术博客探讨了从视觉-语言-动作模型（VLA）向世界动作模型（WAM）的转变，指出 WAM 基于视频世界模型构建，能更好地泛化物理交互。NVIDIA 发布了 Cosmos 3 世界基础模型，并基于其训练了 DROID 机器人策略，实验显示 omni 检查点将成功率从 28.1% 提升至 36.8%。
8月4日周二 · 4 条
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NVIDIA发布开源VLA模型Alpamayo 2 Super，加速自动驾驶开发
NVIDIA发布开源34B参数视觉-语言-动作模型Alpamayo 2 Super，用于加速自动驾驶开发。该模型结合Cosmos 3 Super Reasoner与扩散Action Expert，支持轨迹生成、推理、元动作预测及自动标注。在LingoQA基准上排名第一，超越多个更大模型。模型权重已开源，采用Linux基金会许可。
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NVIDIA发布Alpamayo 1.5：面向自动驾驶的100亿参数推理VLA模型
NVIDIA发布了Alpamayo 1.5，这是一个基于Cosmos-Reason2 VLM骨干的100亿参数链式思维推理VLA模型，专为自动驾驶社区设计。该模型支持导航引导、灵活摄像头数量和用户问答，采用扩散轨迹解码器，并已通过RL后训练。模型权重在OpenMDW-1.1许可下发布，源代码采用Apache 2.0，主要用于处理自动驾驶中的罕见长尾事件。
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开放安全 AI 联盟提出 SAFE 指南，强化代理式 AI 网络安全
Linux 基金会与开放安全 AI 联盟（成员超 120 家）在 Black Hat 大会上提出 SAFE 指南，旨在通过共享 AI 安全事件分析来加强代理式 AI 的网络安全。NVIDIA 等成员贡献了多项开源工具，如 NOOA 研究框架、OpenShell 运行时、Garak 漏洞扫描器等，以构建完整的 AI 安全防护栈。该指南强调通过开放共享威胁情报实
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在共享GPU基础设施上运行隔离租户Kubernetes集群的教程
NVIDIA技术博客发布了一篇教程，介绍如何在共享GPU基础设施上运行隔离的租户Kubernetes集群。该方案使用单一控制平面集群和GPU池，通过KAI Scheduler和vCluster两个开源工具，为每个团队提供独立的Kubernetes控制平面（包括API服务器、控制器、数据存储、同步器和调度器），同时共享底层GPU硬件。教程以一块NVIDIA L
8月3日周一 · 1 条
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NVIDIA与Hugging Face合作推出NeMo Automodel，简化扩散模型分布式微调
NVIDIA与Hugging Face合作，推出NVIDIA NeMo Automodel开源库，支持对Diffusers格式的扩散模型进行分布式微调，无需转换检查点或重写模型。该库支持流匹配模型，提供全参数和LoRA微调，并支持FSDP2、张量并行等多种并行策略，可扩展至数百GPU。已为Wan 2.1、FLUX.1-dev、HunyuanVideo等模型提
8月2日周日 · 1 条
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Mistral AI 与 NVIDIA 联合发布 12B 模型 Mistral NeMo
Mistral AI 与 NVIDIA 合作发布了 12B 参数的 Mistral NeMo 模型，支持 128k 上下文窗口，在推理、世界知识和编码方面达到同类最佳水平。该模型采用 Apache 2.0 许可，支持 FP8 推理，并引入新分词器 Tekken，在多语言压缩效率上显著提升。Mistral NeMo 已可通过 HuggingFace、Mistr
8月1日周六 · 1 条
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NVIDIA协同设计AI注意力机制，优化长上下文推理性能
NVIDIA技术博客探讨了AI模型注意力机制与GPU硬件协同设计，分析组大小、头维度和序列长度对密集注意力性能的影响，提出四项实用指南以提升长上下文推理的吞吐量和交互性。文章基于GEMM形状分析和FP8实测数据，指出预填充阶段受计算限制，解码阶段受内存带宽限制，增大组大小可显著提升解码效率。
7月31日周五 · 3 条
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NVIDIA Video Codec SDK 13.1 发布：支持 AV1 B 帧与零拷贝转码
NVIDIA 发布 Video Codec SDK 13.1，为 AV1 编码新增分层参考模式，支持最多 31 个 B 帧，并整合 UHQ 调优信息与迭代编码。解码端新增 H.264/HEVC 的逐宏块统计信息和帧精确寻址功能，转码支持零拷贝 CUarray 输入输出。这些特性旨在提升视频处理效率和质量，适用于 AI 视频分析和编辑等场景。
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NVIDIA 发布 nvmath-python v1.0，加速 Python 核心数学运算
NVIDIA 发布了 nvmath-python v1.0 正式版，这是一个 Python 库，旨在让 Python 科学计算社区能够轻松访问 CUDA-X 数学库的高性能。该库支持 CPU、GPU 以及多 GPU 多节点分布式计算，并提供了通用和专用 API，以及独特的通用稀疏张量（UST）功能。它简化了从 CPU 到 GPU 的代码迁移，并支持与 Num
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NVIDIA 提出四种部署更安全 AI 代理的方法
NVIDIA AI Red Team 评估了多个 AI 代理，发现常见的安全失败模式包括缺乏访问控制、工具允许任意代码执行、无网络出口控制以及明文暴露秘密。他们建议采用强访问控制、最小权限原则、默认拒绝网络出口策略，并避免使用命令行工具。这些措施旨在降低 AI 代理被利用的风险，保护企业数据安全。