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Les récentes turbulences financières révèlent les risques et l'opacité des investissements massifs dans l'intelligence artificielle.
Un benchmark montre que les GPU MI355X d'AMD surpassent les B300 de Nvidia en performance par dollar pour l'inférence du modèle Kimi K3.
Moonshot AI s'appuie sur une infrastructure massive louée à Alibaba pour entraîner son LLM Kimi.
NVIDIA optimise ses pipelines vidéo avec la prise en charge AV1 B-Frames et le zero-copy pour les workloads IA.
NVIDIA détaille des méthodes pratiques pour sécuriser les agents IA intégrés comme « collègues numériques » dans les workflows d'entreprise.
Une nouvelle librairie Python fait le pont entre l'écosystème scientifique et les bibliothèques CUDA-X pour accélérer les calculs sur GPU.
Des clusters identiques H100 ou GB200/GB300 NVL72 peuvent afficher jusqu'à 12% d'écart de performance selon la configuration logicielle et système.
Un tutoriel explique comment sécuriser et auditer un assistant de codage en environnement sensible grâce aux garde-fous de NeMo.
Face au manque de données cliniques réelles, NVIDIA propose une approche de simulation GPU pour entraîner des robots médicaux.
Utiliser une carte graphique de gaming RTX 5070 hébergée sur une machine distincte pour des tâches de calcul Linux.
L'ampleur des investissements croisés entre Nvidia et ses partenaires IA ravive les inquiétudes sur une possible bulle spéculative.
Le PDG de Nvidia défend, aux côtés de Google, OpenAI et Meta, un accès ouvert aux technologies IA.
NVIDIA dévoile Ising Calibration 1.5, un VLM open source qui calibre automatiquement les processeurs quantiques via l'in-context learning.
NVIDIA dévoile un modèle génératif capable de simuler en temps réel des scènes chirurgicales pour entraîner des robots médicaux.
NVIDIA détaille comment l'architecture entourant un modèle d'IA peut faire varier les résultats de benchmark de plusieurs points, indépendamment du modèle choisi.
NVIDIA revendique de meilleures performances et une efficacité accrue pour son modèle open sur la conception de puces assistée par IA.
Tests de performance du modèle Qwen 3.6 35B MoE (3B actifs) exécuté localement sur carte graphique NVIDIA RTX 3090.
Les géants de la Tech plaident pour un cadre souple afin de ne pas entraver l'innovation des modèles open-weights.
Un projet communautaire porte les drivers Nvidia pour GPU Turing sur HaikuOS, permettant de faire tourner Half-Life 2 en natif.
NVIDIA optimise le transfert des checkpoints massifs pour réduire la latence et les coûts réseau dans les clusters.
Une nouvelle solution permet de simplifier et d'accélérer le fine-tuning du modèle Nemotron 3 Nano via Prime Intellect Lab.
Un développeur teste le mini-PC IA DGX Spark de Nvidia comme poste de travail quotidien, entre promesses et limites concrètes.
NVIDIA ajoute un suivi de progression et une annulation à la volée pour les longues compilations de moteurs TensorRT.
Nvidia dresse un état des lieux des outils de simulation utilisés pour entraîner les systèmes d'IA physique, robots et agents embarqués.
NVIDIA détaille l'architecture CPU Vera et ses cœurs Olympus, pensés pour accélérer les boucles d'exécution des agents IA dans les data centers.
NVIDIA détaille l'architecture Rubin, pensée pour les workflows agentiques multi-étapes et le raisonnement à grande échelle.
NVIDIA élargit sa gamme Cosmos avec une version optimisée pour le déploiement sur des dispositifs edge, destinée à la robotique et à la conduite autonome.
NVIDIA détaille comment NVLink structure la mise à l'échelle des infrastructures de calcul dédiées aux data centers d'IA.
Le modèle embedding de NVIDIA domine le benchmark RTEB, boostant les capacités de retrieval pour les agents IA.
Entretien avec l'équipe RE ENGINE de Capcom sur l'intégration du path tracing dans deux titres aux styles visuels distincts.