NVIDIA 利用全新开源模型与仿真库加速机器人研发进程
由 NVIDIA、Google DeepMind 以及 Disney Research 联合开发的开源物理引擎 Newton,现可在 NVIDIA Isaac Lab 中使用。这一物理引擎将助力科研人员及开发者打造功能更强大、适应性更强的机器人。
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AI算力成本高、GPU资源利用率低、部署运维复杂——这是无数企业与开发者在AI实践中面临的共同痛点。如今这一困境迎来了突破性解决方案:趋动科技正式发布永久免费的OrionX AI 算力池化软件社区版,将全球领先的GPU池化技术推向大众,零成本即可解锁高效算力管
RTX 50 Super系列显卡预计将推出更高显存容量的版本,涵盖现有的70和80级GPU,包括GeForce RTX 5070、RTX 5070 Ti和RTX 5080。
Newton开创机器人物理仿真新标准机器人在仿真环境中的学习速度更快、安全性更高,但人形机器人关节结构、平衡控制和动作模式非常复杂,现有物理引擎的性能已经难以满足。全球超过 25 万机器人开发者亟需精准的物理仿真技术,以确保在仿真环境中教会机器人技能,同时安全
阿里巴巴(NYSE: BABA)近期在人工智能(AI)和云计算领域的战略布局引发了资本市场的高度关注。2025年9月29日,阿里巴巴在杭州举办的云栖大会(Apsara Conference)上宣布将AI投资预算从原计划的530亿美元大幅上调,同时推出全新旗舰大
适用于 AI 工厂数字孪生的 NVIDIA Omniverse Blueprint 已发布,现已支持 OpenUSD 模式。该蓝图采用新工具,可在电力、冷却和网络基础设施等更多方面模拟数据中心设计。工程团队现在可以在逼真的虚拟世界中设计和测试整个 AI 工厂,
在AI芯片领域,AMD和NVIDIA的竞争愈发激烈,随着双方不断优化下一代产品设计,这场高端AI架构的竞争正变得异常激烈。
他认为,摩尔定律失效导致晶体管的成本和能耗不再有显著改进,传统计算无法继续提供必要的性能提升。在此背景下,AI需求正经历着双重指数级复合增长。首先,AI的用户使用量呈指数级爆发。其次,AI推理(Inference)的方式发生了质变,从简单的一次性回答升级为复杂
当地时间9月26日,英伟达 CEO 黄仁勋(Jensen Huang) 接受了 BG2 播客专访,在主题为《NVIDIA:OpenAI 与算力的未来》的节目中,与主持人进行了一场时长 110 分钟的深度对谈。
高通在2025年骁龙峰会上,正式发布了新一代PC计算平台——骁龙X2 Elite和性能更为极致的骁龙X2 Elite Extreme 。这两款芯片采用台积电N3P制程打造,旨在为2026年的Windows on Arm PC树立新的性能和能效标杆。
当地时间9月26 日,英伟达 CEO 黄仁勋(Jensen Huang) 接受了 BG2 播客专访,在主题为《NVIDIA:OpenAI 与算力的未来》的节目中,与主持人进行了一场时长 110 分钟的深度对谈。
NVIDIA 的RTX 5000 系列显卡最近迎来了价格跳水,美国的沃尔玛、Micro Center 甚至英伟达官方都在疯狂打折。对于装机玩家来说,这波简直是喜从天降。
玩家参与《战地风云6》预购后可以直接参与B测,这算是获得抢先体验资格最直接的方式之一。就是要注意B测支持的平台为:PC:StEAm, Epic Games Store, EA App、PlayStation 5、Xbox Series X|S。
9月23日,全新华硕ProArt 创16 2025 AI专业创作本重磅来袭。作为一款为创作者量身打造的全能旗舰,它升级搭载顶级RTX 5090独立显卡、4K 120Hz双层OLED华硕好屏,内置小硕知道AI助手等创意工具,性能、屏幕、AI体验全方位提升,助力创
AD102-300-A1作为 NVIDIA Ada 架构下的旗舰显卡芯片,在光线追踪与 AI 算力两大核心性能维度展现出显著优势,其技术设计深度契合高端图形处理与智能计算场景需求。
日前,理想汽车全新纯电SUV——理想i6正式上市。新车仅推出一个配置版本,售价为24.98万元。作为理想汽车第二款纯电车型,i6定位中大型五座SUV,基于800V高压平台打造,CLTC纯电续航最高可达720公里。即日起至10月31日,用户可享受限时优惠,实际购
它基于Rubin架构,单芯片设计,CUDA核心数量没公布,只是说配备四个NVENC编码器、四个NVDEC解码器用于视频工作流,搭配128GB GDDR7显存。
由 NVIDIA 中国推出的人工智能类音频节目再次开讲啦,在这里,你将与 NVIDIA 共同见证人工智能的磅礴力量与无限可能!
AI 技术日益复杂,训练与推理领域的新进展对数据中心提出了更高的要求。随着数据中心算力的迅速提升,数据中心基础设施逐渐受到了和算法和模型无关的基础物理条件的限制,如电力供应、散热能力以及空间限制等,制约了 AI 工厂的物理扩展。为了持续增长,在构建新的数据中心
NVIDIA 深度学习培训中心(DLI)发布全新物理 AI 数字孪生学习路径,加速数字孪生开发之旅。从基础概念到使用 Omniverse 和 OpenUSD 开发自定义应用,利用数字孪生训练并优化物理 AI 系统,通过此学习路径的课程帮助您系统掌握数字孪生的核