nvidia

单卡 48GB 实测：Gemma 4 26B A4B、Gemma 4 31B、gpt-oss-20b 三模型部署与并发对比关键词： Gemma 4、gpt-oss-20b、MoE、Dense、llama.cpp、vLLM、GGUF、单卡部署、长上下文、并发测试、L20 48GB

NCCL 测试完全指南：从概念到性能调优📅 版本：2026-03-30 🎯 目标：全面掌握 NCCL 测试方法，从入门到精通 📚 NCCL 版本：基于 NCCL 2.29.7 ⏱️ 预计阅读时间：3-5 小时 💻 适用对象：AI 工程师、HPC 开发者、系统管理员

GTC 2026重磅：NVIDIA开源Isaac Teleop，Manus数据手套成官方标配，机器人数据采集迎来标准化时代在刚刚结束的GTC 2026上，NVIDIA宣布开源Isaac Teleop——一个统一的高保真自我中心与机器人数据采集框架。这一消息在机器人研究圈内引发震动，因为这可能是解决机器人学习“数据荒”问题的关键突破。

Triton - 官方文档介绍https://triton-lang.org/main/getting-started/tutorials/index.html

jetson设备上自己手动编译适配版本的pytorch全过程，及报错的解决方法在jetson设备上不可以直接用pip install torch来安装pytorch，必须要去nvidia官网下载编译好的whl文件进行pip install，这有更直接一点的地址来安装jetpack对应的whl，很可惜最高只支持jetpack6.1，这意味着超过6.1版本的必须自己从pytorch官网进行来下载源码编译，那么就开始正题。首先获取源码：

个人游戏笔记本免费“养龙虾”（二）用显卡GPU运行OpenClaw，CUDA的安装与配置系列文章： 1. 个人游戏笔记本免费“养龙虾”（Win10+WSL2+OpenClaw 部署与配置指南）

GPU 编号错乱踩坑指南：PyTorch cuda 编号与 nvidia-smi 不一致本文记录一次多 GPU 服务器上，PyTorch 的 cuda 设备编号与 nvidia-smi 显示编号不一致导致的性能问题，以及排查和解决的完整过程。本篇是系列第一篇，聚焦问题的发现、根因分析、解决方案与常见错误汇总。

GTC 2026现场手教UR机器人！——优傲发布AI训练器，打造工业级物理智能训练平台各位具身智能研发者、自动化工程师们，你是否也曾深陷这些困境：●数据失效：实验室里的“玩具级”数据，一进真实工厂就“哑火” 。

jetson设备上自己手动编译适配版本的onnxruntime全过程，及报错的解决方法原来我的jetpack版本较低，可以直接从jetson zoo中找到对应本版编译好的ort：————————————————————————————————————————————————————————

AI 会议活动及2026活动计划一览CES : International Consumer Electronics ShowCES 是全球最大消费电子展，近年AI成为核心主题，展示AI硬件、机器人、智能家居等落地场景。

GTC 2026 最后一天，老黄扔了个 NemoClaw 出来，我连夜装上试了一下GTC 大会年年都有大新闻，但今年让我最坐不住的不是 Vera Rubin GPU（买不起），也不是 DLSS 5（不做游戏），而是一个叫 NemoClaw 的开源项目——简单说就是 NVIDIA 官方给 OpenClaw 套了一层企业级安全壳，还塞了个 120B 参数的本地大模型进去。

整合一些免费甚至无限量token平台，方便OpenClaw 使用，及一些相关使用配置代码目录一、国内平台（推荐，稳定、中文友好）1. 硅基流动（SiliconFlow）2. 智谱 AI（GLM 系列）

NVIDIA 可以挑战中国 AI 在开源社区的统治地位吗？最近一段时间，围绕 open-weight LLM 的讨论越来越像一场“供给侧战争”：谁在持续发布可用模型、谁能稳定迭代、谁能形成社区二次开发和部署的事实标准，谁就更有可能定义下一阶段的开发者生态。

伟大的大威

NVIDIA DGX Spark (Blackwell GB10) 双机 196B Step 3.5 Flash 大模型部署完整实录本次部署使用两台 NVIDIA DGX Spark 主机，通过直连高速网卡组成 Ray 集群，使用流水线并行（PP=2）将 196B 参数模型拆分到两台机器上运行。

深度学习的GPU介绍GPU（Graphic Processing Unit）图形处理器 CPU （Central Processing Unit）中央处理器

NVIDIA免费API的申请与配置小伙伴们大家好，我是小溪，见字如面。今天记录一下申请英伟达免费API的流程，希望对有需要的小伙伴有所帮助。对其他免费API内容感兴趣的小伙伴可以看往期内容：

查看显卡支持版本打开cmd命令NVIDIA-smi可安装的最高CUDA版本为12.92、CUDA下载官网： https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

小米的修行之路

NVIDI核心板cuda, cudnn,tensorrt安装方法1.jetson系列各种型号简介：2.nvidia jetson模块载板：3.cuda, cudnn,tensorrt二次开发包安装：

NVIDIA 4090 使用 TensorRTx 部署 YOLOv8TensorRT 8.6CUDA 11.7TensorRTx针对自定义网络做了比原生 TensorRT 更深度的优化。