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  1. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Nvidia考虑将CUDA支持扩展至RISC-V

    2026年8月25日,在Hot Chips 2026上,Nvidia表示正考虑将CUDA扩展到RISC-V。报道称,这一设想对CPU提出多项条件,包括满足RVA23、RISC-V服务器SoC与平台规范、ACPI、PCIe缓存一致性和点对点PCIe通信等。Nvidia正与SiFive合作,后者计划在Hot Chips上演示运行CUDA的系统,其规格指向高核心数服务器芯片。报道同时指出,现有RISC-V硬件大多难以满足上述要求,短期内支持CUDA的RISC-V系统更可能是服务器而非消费级设备。目前尚无后续发展事实。

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  1. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    NVIDIA披露Vera智能体负载性能

    2026年8月24日,NVIDIA公布面向智能体AI负载的Vera CPU内部估算基准结果。该公司称,对163,594个智能体会话的遥测显示,超过97%的运行轨迹各不相同;这类负载既包含较长的串行推理链,也会出现间歇性并行突发,因此需要兼顾单线程性能与并发能力。基于内部估算的SPEC CPU 2026结果,Vera在四项相关工作负载中的每核性能最高可达AMD Venice的1.5倍。目前材料未提供独立测试或后续进展。

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  2. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    NVIDIA AVO完成ARC-AGI-3公开集

    2026年8月21日,NVIDIA披露其AVO智能体系统搭配Claude Opus 5,在ARC-AGI-3公开集的25个环境中取得100.00 RHAE,并完成全部183个关卡。AVO共执行6,624次环境操作,较使用同一模型的VISTA少约12%,但相关结果并非受控对照。此前,AVO还曾连续运行七天优化注意力内核,性能最高超过cuDNN 3.5%、超过FlashAttention-4 10.5%。

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  3. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    NVIDIA界定智能体安全边界

    2026年8月21日,NVIDIA发布AI智能体栈安全架构与控制原则。其观点是,智能体的最终安全权限应由运行时和基础设施边界强制执行,不能只依赖提示词、模型防护或Harness行为。OpenShell通过隔离、身份、策略、凭据和审计约束智能体,要求所有改变外部状态的操作经过执行层,并提出五项设计规则,以及按智能体权限与潜在影响逐步强化控制的Isolated、Connected、Production和Adversarial四种配置。

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  4. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    NVIDIA推出生成式推荐工具栈

    2026年8月20日,NVIDIA发布recsys-examples与nv-embedding-cache,将推荐系统重构为序列建模,并提供HSTU和Semantic ID模型的生产级训练及推理实现。该工具栈整合DynamicEmb、Megatron-Core与分层嵌入缓存。NVIDIA披露,HSTU在两台DGX H100上将训练MFU从7.65%提升至31.40%,在理想的全GPU缓存命中场景下,推理最高加速2.38倍;面向Qwen3-1.7B的Semantic ID专用框架在H100上较SGLang beam search降低离线延迟2.14至2.27倍,并将在线吞吐提升1.85倍。

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  5. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    NVIDIA推进Holoscan智能体开发

    2026年8月19日,NVIDIA展示了结合HoloHub参考应用、Holoscan CLI、开发技能、文档和AI编码智能体的端侧AI应用开发流程。其通过三次迭代构建实时内窥镜工具分割应用,渲染吞吐量提升50.5%,应用路径平均延迟降低33.6%。消融研究显示,同时使用CLI、HoloHub开发技能与文档时,智能体处理时间最短,为40分钟,Token用量最低,为1100万。

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  6. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    NVIDIA FLARE推进联邦多模态训练

    2026年8月19日,NVIDIA介绍了基于FLARE构建联邦多模态AI工作流的方法:通过大对象外置、张量流式传输和磁盘支持的聚合,协调分布式站点训练视觉语言及统一多模态模型,降低数据传输与服务端聚合的内存压力。其FedUMM方案冻结BLIP3o主干,仅对LoRA适配器进行联邦训练,使每个客户端每轮通信量从28.6 GB降至0.094 GB,并在VQA v2和GenEval上保持约97%的集中式训练性能。相关实验基于模拟站点和公开基准,未证明正式隐私保证。

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  7. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    NVIDIA开源智能体技能评测工具

    2026年8月19日,NVIDIA发布开源工具SkillEvaluator,用于评估AI智能体技能表现。该工具结合静态检查,并在隔离沙箱中分别运行安装技能与未安装技能的真实任务,以比较结果。NVIDIA对覆盖30多款产品的300多项已验证技能进行了双框架测试,结果显示正确性和有效性平均分别提升41分和39分,不同产品的Skill Lift约为增加2至46分。工具还会单独跟踪Token用量和执行时间。

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  8. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    NVIDIA探索AI智能体材料仿真

    2026年8月18日,NVIDIA发布使用ALCHEMI Toolkit构建AI编码智能体材料仿真工作流的实践与基准。该工具可让智能体依据自然语言生成并执行GPU加速的材料模拟流程。对45条管线的测试表明,提示词越具体,生成代码的结构和复用性越好;但仍有7个问题只在GPU执行阶段暴露。实践还显示,智能体不会主动质疑物理上不合理的任务,新化学体系仍需通过密度泛函理论(DFT)或实验验证。

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  9. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    NVIDIA推出Nemotron量化方案

    2026年8月17日,NVIDIA公布Nemotron 3.5 Lightning的NVFP4量化感知蒸馏方案。该方案使用Model Optimizer和冻结的BF16教师模型,以弥补激进量化造成的精度损失,将模型体积从66 GB压缩至22 GB,并实现最高4倍吞吐量。最终采用的保守量化版本在Terminal-Bench v2.1、SWE-Bench Multilingual等智能体评测中优于训练后量化(PTQ)版本。

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