NVIDIA 的开源战略和硬件创新推动 AI 发展
realtime news Aug 22, 2025 11:48
NVIDIA 的尖端硬件和开源贡献相结合，正在推动 AI 的重大进展。了解更多关于他们对 AI 创新和可扩展性的影响。
根据 George Chellapa 在 NVIDIA 开发者博客上的一篇博客文章，NVIDIA 站在 AI 创新的前沿，利用其硬件能力和开源贡献显著推进该领域。公司在 Cosmos、DeepSeek 和 Nemotron 等开源 AI 模型上的战略重点，通过使模型权重、架构和训练方法对全球研究人员、初创企业和组织开放，正在使 AI 技术民主化。
AI 硬件的进展
专为 AI 设计的 NVIDIA Blackwell GPU 架构集成了第五代 Tensor Cores 和新的 NVFP4（4 位浮点）数值格式，以在保持高精度的同时提高计算性能。该架构还使用 NVIDIA NVLink-72 进行高速 GPU 间通信，从而能够在多 GPU 配置中高效扩展。这些创新对于处理高要求的 AI 负载至关重要，尤其是在数据中心和云环境中。
全面的开源生态系统
NVIDIA 对开源的承诺不仅限于硬件。该公司提供丰富的开源工具、模型和数据集生态系统，以支持整个 AI 领域的开发者。这包括 NVIDIA GitHub 上的 1000 多个开源工具，以及通过 NVIDIA 的 Hugging Face 集合提供的 450 多个模型和 80 多个数据集。开源 CUDA-X 库，如 NCCL，促进多 GPU 和多节点通信，优化 NVIDIA 硬件上的 AI 性能。
AI 开发框架
NVIDIA 提供了一套框架，包括用于训练大型语言和多模态模型的 NVIDIA NeMo 以及用于物理启发的机器学习的 NVIDIA PhysicsNeMo。这些框架扩展了 PyTorch 的高级功能，使开发者能够高效构建和部署生成 AI 应用程序。NVIDIA TensorRT 推理堆栈进一步优化了模型部署，利用 Blackwell 架构提高性能。
开源模型和数据集
开源模型和数据集是 NVIDIA 战略的重要组成部分。在 Hugging Face 等平台上，NVIDIA 提供涵盖语言、视觉和机器人等多种领域的模型。这些资源以宽松的许可证提供，以促进创新和采纳。NVIDIA Nemotron 家族例如，提供了高性能、具备推理能力的语言模型，优化用于高效推理。
除了支持 AI 的发展，NVIDIA 还积极为 Linux 基金会和 PyTorch 基金会等主要开源项目和组织做出贡献，加强全球的开源生态系统。
总体而言，NVIDIA 集成尖端硬件和开源资源不仅加速 AI 开发，还确保可扩展性和可访问性，支持从研究到工业部署的广泛应用。
欲了解更多信息，请访问 NVIDIA 开发者博客。
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