2026.06.15
NEWS UPDATE
NVIDIA NIXL 开源发布：统一的 AI 推理分布式数据移动库
部署大语言模型需要大规模分布式推理，将模型计算和请求处理分散到多个 GPU 和节点上在此过程中，KV 缓存传输、激活值调度和存储访问等数据移动操作成为关键瓶颈。
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2026.06.15
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2026.06.12
NEWS UPDATE分离式 LLM 推理部署：在 Kubernetes 上拆分 Prefill 与解码阶段
随着 LLM 推理工作负载日益复杂，单一的推理服务进程开始触及瓶颈Prefill 和解码阶段具有截然不同的计算特征，但传统部署方式强制它们在相同硬件上运行，导致 GPU 利用率低下且扩缩容缺乏灵活性。
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2026.06.12
NEWS UPDATENVIDIA TensorRT LLM AutoDeploy 发布：自动编译 PyTorch 模型为优化推理引擎
NVIDIA TensorRT LLM 让开发者能够为大型语言模型构建高性能推理引擎，但传统上部署新架构需要大量手动工作。
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2026.06.11
NEWS UPDATENVIDIA Dynamo Snapshot：将 Kubernetes 推理冷启动从分钟级降至秒级
在生产推理部署中，请求量随时间波动，需要推理副本弹性扩缩容。
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2026.06.11
NEWS UPDATENVIDIA Model Optimizer 模型量化实战：FP8 训练后量化降低显存占用
模型量化是一种高效降低显存占用并提升推理性能的方法，尤其适合在资源受限的环境中运行 AI 模型通过降低计算和内存需求的同时保持模型质量，量化技术帮助 AI 模型在消费级 GPU 上更高效地运
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2026.06.10
NEWS UPDATEStep 3.7 Flash 登陆 NVIDIA GPU：198B 参数企业级多模态 AI 模型
AI 应用正在超越纯文本生成，迈向能够实时感知、搜索和推理图像、文档、视频和语言的多模态系统。
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