NVIDIA Developer Blog
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NVIDIA présente ReplaySSM : accélérer le décodage des modèles hybrides Mamba et GDN
NVIDIA détaille comment stocker l'état des couches SSM lors du décodage des LLM hybrides. Le sujet concerne Nemotron 3, Qwen3.5–3.8, Kimi-K3 et GLM-5.3-Flash.
NVIDIA fait passer le déterminisme bit à bit de Megatron Core à 2432 GPU avec seulement 2% de surcoût
NVIDIA a atteint le déterminisme bit à bit lors de l'entraînement du modèle Nemotron, qui compte des milliers de milliards de paramètres, sur 2432 GPU, avec un surcoût de seulement 2%. Cette avancée permet de reproduire
NVIDIA détaille 5 étapes pour préparer des assets SimReady destinés aux robots avec des agents IA
NVIDIA présente un workflow de conversion CAO vers des actifs OpenUSD pour robots. Des modèles frontier comme GPT-6 Astra automatisent la préparation : conversion, configuration des propriétés physiques et validation via
NVIDIA KGMON décroche la 2e place du KDD Cup 2026 en simplifiant le harness de son agent
L'équipe NVIDIA KGMON termine deuxième du KDD Cup 2026 Data Agents : son agent répondait à des questions portant sur six types de données, des bases aux vidéos. Le pari : un harness compact.
NVIDIA CCCL Runtime : des abstractions C++ modernes pour développer en CUDA en toute sécurité
NVIDIA ajoute à ses bibliothèques CCCL un nouvel ensemble d'outils, Runtime : des abstractions C++ modernes qui sécurisent le développement GPU et réduisent le code répétitif.
NVIDIA décroche 100 % sur ARC-AGI-3 : la vedette n'est pas le modèle, mais son harness
L'architecture NVIDIA AVO atteint un score parfait sur le benchmark interactif ARC-AGI-3. Enseignement clé : ce n'est pas le modèle qui fait la différence, mais le harness qui gère son contexte, ses outils et sa reprise
NVIDIA Exemplar Cloud : pourquoi des clusters IA identiques perdent jusqu'à 12 % de performances
NVIDIA constate un écart systématique de 8 à 12 % en training throughput entre des clusters IA identiques sur H100 et GB200 NVL72. La cause tient à la configuration, pas au matériel.
NVIDIA accélère les requêtes analytiques Presto sur la plateforme GPU GB200 NVL72
NVIDIA a montré l'accélération GPU du moteur SQL ouvert Presto sur la plateforme GB200 NVL72 pour l'analytique à très faible latence sur très grands ensembles de données.
NVIDIA présente le profil LangChain Deep Agents pour le modèle Nemotron 3 Ultra
NVIDIA a publié des conseils sur la configuration d'un profil harness LangChain Deep Agents sous son modèle ouvert Nemotron 3 Ultra — une configuration appropriée devrait rapprocher la précision des modèles de frontière
NVIDIA a décrit le parallélisme tensoriel non uniforme pour l'entraînement des LLM sur GPU
NVIDIA a publié dans Developer Blog une analyse de la technique de parallélisme tensoriel non uniforme qui augmente le goodput lors de l'entraînement de grands modèles de langage sur des clusters de milliers de GPU.
NVIDIA a montré l'optimisation du pipeline NuRec via Nsight Developer Tools
NVIDIA a expliqué comment les ingénieurs accélèrent la reconstruction 3D de réseaux de neurones dans Omniverse NuRec à l'aide des profileurs Nsight Developer Tools.
NVIDIA Developer Blog Explique les Techniques d'Apprentissage par Renforcement pour les Agents IA
NVIDIA Developer Blog a publié une explication des techniques d'apprentissage par renforcement pour les agents IA—du RLHF classique aux nouvelles approches de formation des modèles basées sur les commentaires.
NVIDIA décrit GQE — plateforme pour les moteurs de traitement de requêtes accélérés par GPU
NVIDIA a publié du matériel technique sur GQE — une plateforme pour concevoir des moteurs de traitement de requêtes accélérés par GPU limités par la bande passante mémoire.
NVIDIA XR AI: Comment l'Entreprise Aide les Développeurs à Construire des Agents IA pour les Lunettes AR
NVIDIA a décrit le fossé d'infrastructure dans le développement d'agents d'IA pour les lunettes AR et les appareils XR : le matériel est prêt, mais l'intégration des services d'IA en direct reste complexe.
NVIDIA Explique Comment Construire un Transaction Foundation Model pour l'Analyse Financière
NVIDIA a décrit une approche pour créer un modèle de fondation propriétaire basé sur les données de transactions bancaires pour la détection des fraudes et une analyse plus précise du comportement financier des clients.
NVIDIA DSX OS: système d'exploitation ouvert pour les usines d'IA de toute envergure
NVIDIA a lancé un SE modulaire pour gérer les méga data centers avec des accélérateurs d'IA, résolvant le problème de fragmentation du marché.
NVIDIA Vera CPU: Nouveau Standard pour les Tâches d'IA Agentique dans les Usines
Le processeur Vera est spécialement optimisé pour exécuter les charges de travail agentiques à l'époque de l'inférence d'IA évolutive.
NVIDIA Cosmos 3: modèles pour le raisonnement et les actions dans le monde physique des robots
NVIDIA a présenté Cosmos 3 — un ensemble de modèles fondamentaux pour l'IA physique, incluant des modèles du monde, des modèles de raisonnement et des modèles d'action pour les robots et les systèmes autonomes.
NVIDIA DGX Spark: Agents d'IA Locaux sur Modèles Accélérés avec Clustering
NVIDIA a introduit la prise en charge des agents d'IA locaux sur DGX Spark avec des modèles plus rapides et des capacités de clustering multi-nœud pour les charges de travail évolutives.
NVIDIA Alpamayo: Entraînement des Modèles en Boucle Fermée pour Véhicules Autonomes
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NVIDIA DOCA : sécurité intégrée pour l'infrastructure des agents IA
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NVIDIA NeMo génère des données financières synthétiques pour l’AI
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NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit : accélérer la prédiction de la structure des protéines
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LLM et matériel : NVIDIA sur l’équilibre entre précision, débit et réactivité
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NVIDIA Vera CPU Augmente le Débit des Usines IA pour les Charges de Travail Agentiques
NVIDIA a expliqué comment le processeur Vera CPU réduit les délais entre les étapes d'inférence GPU et accélère les pipelines multi-étapes agentiques dans les usines IA industrielles.
NVIDIA Confidential Computing : protection des données lors de l’inférence AI sans perte de vitesse
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NVIDIA a ajouté à TensorRT une prise en charge native de plusieurs GPU — les modèles de génération de médias peuvent désormais être mis à l’échelle en production sans perdre les optimisations clés du moteur.
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