NVIDIA Earth-2 开放模型在欧洲落地:StormScope EU 与多行业天气预测应用
NVIDIA 在欧洲推出 Earth-2 开放模型家族的新成员 StormScope EU,基于 EUMETSAT 卫星观测,以 10 分钟间隔预测 16 个 Meteosat 通道的云况演变。
NVIDIA 在欧洲推出 Earth-2 开放模型家族的新成员 StormScope EU,基于 EUMETSAT 卫星观测,以 10 分钟间隔预测 16 个 Meteosat 通道的云况演变。
NVIDIA 扩展 Cosmos 平台,新增 Cosmos Data Factory 的五个云原生蓝图、Cosmos Framework 训练与优化工具,以及 Cosmos 3 Nano 仿真模型变体和 Cosmos 3 NIM 微服务。
NVIDIA 发布预训练关系型基础模型 Kumo Relational,可直接在企业数据库上做预测,单次前向推理读取最多 10000 条历史样本作为上下文,无需任务特定训练、特征工程或表扁平化。
推荐理由:原文给出预训练关系型基础模型在41项任务上的对比结果与开源入口,可据此判断免训练预测能否替代现有XGBoost流水线。
vLLM 宣布在 Flint 发布首日即提供支持,NVFP4 与 BF16 两个 checkpoint 均可在单张 GPU 上运行,单请求在单张 GB200、100K 上下文下解码约 500 tokens/s。
NVIDIA 与欧洲多国政府及合作伙伴推进公共部门 AI 项目:欧盟委员会基于 deepset Haystack 企业平台扩展 AI@EC 共享平台,由 NVIDIA Triton Inference Server 支撑信息检索与排序。
NVIDIA 称欧洲零售商正用开放模型与物理智能改造零售,Shopify 后训练 Nemotron 3.5 Lightning 后,内部基准准确率超过领先前沿模型,服务成本降 90%、响应快 7 倍。Zooplus 在 AWS 环境部署的原型实现 86% 搜索准确率,Otto Group 则在德国 Haldensleben 最大履约中心用 Omniverse 数字孪生模拟仓库运营。
Revolut 正基于 NVIDIA 加速计算以单一基础模型 PRAGMA 重建技术栈,在 Blackwell Ultra GPU 上使用 cuDF 与 Dynamo-Triton,初期服务 8000 万客户并设计支持 3 倍扩展。
AWS 解决方案架构团队开源了多智能体系统 Deep Insight,并梳理生产化过程中的五个核心挑战:跨智能体执行流控制、各智能体模型选型、生产运行、AI 生成代码的安全执行以及监控管理。
基于 Strands Agents 构建的 Adaptive Agentic Intelligence Framework(AAIF)将 AI 请求分三层处理:用 llama3.2:1b 作为编排器分类请求,常规任务由 Ollama 本地运行的 SLM 处理,复杂分析则通过 boto3 调用 Amazon Bedrock 的前沿模型。
在单台 trn2.48xlarge 上,torchtitan 可通过 TorchNeuron 将 Trainium 注册为原生 PyTorch 设备,用三种方式训练 Qwen3-4B-Instruct-2507:Transformers v5 建模后端、torchtitan 原生 Qwen3 配置,以及叠加 NKI MoE kernel。
Hugging Face 博客发布 TorchNeuron 性能剖析系列第一篇,介绍如何在 AWS Trainium 上系统分析推理性能。
IBM 更新 Granite Speech 系列,新增 granite-speech-5.0-2b,并修订 granite-speech-5.0-470m-turboctc 和 granite-speech-4.1-2b-plus。
NVIDIA 发布多变量时序预测模型 Kumo Forecast(原 NV-Tesseract Forecasting),以 MOMENT-1-large 为骨干,约 3.4 亿参数编码器加可训练预测头,编码器与嵌入层权重冻结。
NVIDIA 与 Databricks 计划将蛋白质设计开放模型 RFD4-Proteina 接入 Genesis Workbench,运行在 Databricks AI Runtime 的无服务器 NVIDIA GPU 计算上,让团队在自有治理数据旁执行模型。
Databricks AI Runtime(AIR)正式 GA,开发者可在无服务器 NVIDIA GPU 上使用 NVIDIA NeMo、NGC 容器和 Nemotron cookbooks 训练与微调开源模型。
NVIDIA cuDSS 今日正式发布,这一 CUDA-X 库将大型稀疏系统求解迁移到 GPU,帮助缩短仿真时间并提升吞吐量。Applied Materials 在 Ginestra 中实现最高 10 倍加速,Dassault Systèmes 在 Abaqus 中报告 8-10 倍加速,ZEISS SMT 用 COMSOL 完成 EUV 光刻等离子体仿真基准测试提速 4 倍。
NVIDIA 在 GTC Berlin 展示本地 AI 硬件全线产品,RTX Spark 面向 Windows PC 上的个人智能体,DGX Spark 面向 Linux 开发者,DGX Station 面向企业前沿负载,Windows 版本预计 12 月推出。
NVIDIA 与 UW Medicine 蛋白设计研究所发布开源模型 RFD4-Proteina,将可编程蛋白质设计与搜索能力结合,可按分子输入、约束和评分目标生成并优化设计。
推荐理由:原文给出 RFD4-Proteina 的开放获取渠道和四类基准测试结果,读者可据此判断蛋白质设计模型与科学智能体的结合方式。
NVIDIA 在 GTC Berlin 宣布扩展 Isaac 开放机器人开发平台,新增人形参考平台、数据集与运行时,并更新机器人学习框架。Agile Robots 同步发布基于 Isaac GR00T 与 Jetson Thor 的 Agile ONE SN 参考人形,高 1.40 米、重 40 公斤、31 个自由度,计划 2027 年初上市。
推荐理由:原文列出 Isaac 平台新增的人形参考机、运行时与开源工作流,可据此判断机器人从数据到部署的整合路径。
NVIDIA 扩展其开放模型家族,覆盖语言、机器人、生物和量子计算,包括新的 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo 结构化数据基础模型、Cosmos 3.5 世界模型、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo 与 Ising。
推荐理由:原文一次性列出语言、机器人、生物、量子多条开放模型线及各自落地伙伴,便于比较英伟达开放模型组合的覆盖范围。
NVIDIA 扩展开源 Agent Toolkit,新增 NVIDIA Agent Knowledge Foundation,并纳入 Nemotron Retriever 与 Kumo 系列开放模型、OpenShell 安全运行时、NemoClaw 蓝图以及 NeMo Relay、NeMo Compass 等工具。
NVIDIA 扩展 Nemotron Retriever 系列,发布 Nemotron 3.5 Embed 8B BF16、1B BF16、1B NVFP4,Nemotron 3.5 Rerank 8B BF16,以及 631M 参数的 Nemotron 3.5 Parse,均为开放且可商用的模型。
NVIDIA CEO 黄仁勋在 GTC Berlin 2026 主题演讲中宣布多项更新,包括以模块化集装箱交付的 DSX POD 参考设计,现场部署时间可从六个月缩短至 14 天。
推荐理由:黄仁勋在 GTC Berlin 集中发布 AI 工厂、智能体运行时与开源模型组合,可据此观察 NVIDIA 面向欧洲的整套基础设施布局。
蚂蚁集团与 vLLM 社区开源通用高性能量化推理内核库 Humming,支持 Turing 及之后的 NVIDIA GPU 和 T-Head 真武 810E,统一支持多种权重与激活量化组合。
推荐理由:原文给出 Humming 与 Marlin、DeepGEMM、FlashInfer 的逐项基准和端到端吞吐数据,可据此判断量化推理内核的选型空间。
vLLM 发布 vllm-torchtpu 后端,基于 Google 的 TorchTPU 栈在 Google Cloud TPU 上运行 vLLM,多数现有 vLLM 模型无需改动模型代码即可部署。
推荐理由:原文给出插件安装方式、Pallas 内核清单与六种并行维度,可据此判断在 TPU 上复用现有 vLLM 模型代码的迁移成本。
Hugging Face 宣布接入 PyTorch 原生 TPU 后端 TorchTPU,Transformers、Diffusers 和 Kernels 可直接在 TPU 上运行,不再需要 torch_xla 或 Optimum TPU。
推荐理由:原文给出安装命令与各库接入方式,读者可据此判断 PyTorch 模型迁移到 TPU 的改动量。
Mistral 与 NVIDIA 宣布合作开发 AI 原生工程工作流,将 Mistral Large 4 与 Mistral 的数据生成、物理建模流程结合 NVIDIA CUDA-X 库和 Warp 加速,用于加快工程仿真并打通仿真、模型开发与设计之间的闭环。
NVIDIA 在 GTC Berlin 宣布,全球多家电信运营商正把 NVIDIA 加速计算扩展到中心机房、城域站点和基站,将网络变为分布式智能平台。
NVIDIA 面向欧洲工业客户推出 Factory Operations Blueprint(FOX)早期访问版,已在 GitHub 上线,用于构建可协调机器、视觉检测与根因分析的工厂智能体。
在 Amazon SageMaker HyperPod 上对 GPT-OSS-20B 做多语言推理微调:基座模型在 50 例测试中仅 22% 用目标语言推理,英语 100%、法语和西班牙语 0%、德语 10%、意大利语 0%。实验表明 SFT 承担主要工作,GRPO 在存在提升空间时进一步优化,训练采用 LoRA,GPT-OSS 使用 4× ml.g6e.12xlarge。
Hugging Face 发布 AnyLanguageModel 1.0,同时推出 swift-huggingface 1.0 和 swift-xet 1.0。
推荐理由:原文列出 1.0 版本新增的托管模型接入与工具调用、引导生成等能力,可据此判断 Swift 应用选模型的成本变化。
Hugging Face 的 PyTorch 团队介绍 PyTorch 2.15 在 MPS 后端的更新,新增 torch.float8_e4m3fn 张量与 F.scaled_mm 支持,FP8 张量占用为 BF16 的一半。
推荐理由:原文给出 MPS 后端在 FP8、MoE 解码和显存占用上的具体数字,可据此判断 Mac 本地跑模型的实际变化。
vLLM 博客介绍通过异步准备与 NIXL EP 实现 Elastic EP 近零停机重配置,在 DeepSeek V4 Pro 的 GB200 基准中,从 16 扩到 20 GPU 的停机时间由 99.62 秒降至 0.82 秒,缩回 16 GPU 由 56.25 秒降至 1.96 秒。
推荐理由:原文给出扩容停机从百秒级降到秒级的实测对比,可据此判断弹性扩缩容在生产推理中的可用性。
Hugging Face 发布 TorchNeuron,为 PyTorch 在 AWS Trainium 上提供原生后端,Transformers、Diffusers 和 Kernels 原生支持,10 月 20 日起以公开测试版提供,可通过 pip install torch-neuronx 安装。
Databricks 的 Unity Catalog 成为首个同时支持 Apache Iceberg REST 目录规范中 REGISTER 和 UNREGISTER 的目录,表可在不移动数据的情况下进出目录,UNREGISTER 已由 Databricks 贡献为开放标准。其 99% 的 UC 托管表存放在客户自有存储中,并支持最长 30 天的数据恢复。
AWS 在 vLLM 中引入基于 NIXL 的 push 模式 KV 传输,把解码端的传输注册与建立连接从关键路径移到预填充侧和后台线程,从而降低 TTFT 与 TPOT。
Deepgram 与 AWS 团队将 Nova-3 语音转文字模型移植到 AWS Trainium2,用于联络中心分析、医疗转写等离线批处理场景,最终配置在单台 Amazon EC2 trn2.3xlarge 实例上运行 8 个模型副本。
2026 年 1 月至 9 月,Amazon SageMaker JumpStart 新增超过 100 个模型,来自 30 家不同提供商。其中 Alibaba(Qwen)贡献 29 个模型,NVIDIA 贡献 17 个,涵盖 Cosmos3 世界基础模型与 Nemotron 系列;Mistral、Google、IBM、Cohere 分别新增 7、6、4、4 个模型。
NVIDIA 与欧洲广播联盟(EBU)扩展去年推出的主权标准框架,引入主权云厂商、开放模型开发者和系统集成商,明确广播机构部署智能体时对数据、基础设施、模型与安全的控制方式。Adobe Frame.io 借助 NVIDIA NVDEC、TensorRT 和 CUDA 实现 GPU 加速搜索,嵌入向量生成约快 5 倍、吞吐量最高提升 4 倍、搜索延迟最高降低 5 倍。
巴塞罗那超级计算中心(BSC)的 AI Factory 加速器计划在试点后全面运行,为初创企业提供主权算力、技术支持和培训,部分服务已可通过 NVIDIA Inception 门户获取。