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2025年是开发者与研究人员运用相关技术的又一个里程碑之年。数据中心供电与计算设计、AI基础设施、模型优化、开源模型、AI智能体以及物理AI领域的进展，重新定义了智能系统的训练、部署方式及其向现实世界的迁移。以下内容重点介绍了最受读者关注的创新技术。

数据中心高压直流架构将驱动下一代AI工厂

随着AI机架迈向兆瓦级规模，某中心与行业合作伙伴正在推进800V直流供电架构，旨在为未来的数据中心提供更高的效率、可扩展性和可靠性。

发布Newton：用于机器人仿真的开源物理引擎

由某中心、某机构及另一机构的研究团队联合开发的Newton，提供了一个基于某中心Warp构建的、开放的、可定制的物理引擎，用于实现精确、可扩展的机器人仿真与学习。

神经网络渲染技术引领AI驱动图形创新的新时代

新一代GPU产品搭载了RTX工具包，这是一套神经网络渲染技术，开发者可借此将AI增强的几何、纹理、材质和光照集成到其渲染管线中。

推出NVFP4以实现高效精确的低精度推理

第五代某中心Blackwell Tensor Cores新增了对多种4位浮点格式（包括NVFP4）的支持，以提高量化效率，同时保持特定任务的精度。

利用AI模型与推理时缩放技术实现GPU内核生成的自动化

某中心工程师使用DeepSeek-R1模型结合推理时缩放技术，自动生成经过优化且数值正确的GPU注意力内核，展示了AI如何加速甚至超越传统手工调优的内核开发过程。

推出高性能分布式推理框架以扩展推理AI模型

某中心Dynamo是一个高吞吐、低延迟的推理框架，其在最新GPU上将DeepSeek-R1的性能提升高达30倍。该框架引入了分解式服务、动态调度和LLM感知路由，以实现可扩展的生成式AI部署。

新一代GPU平台创下AI模型推理性能世界纪录

增强的计算能力、互连技术和软件优化带来了AI模型吞吐量的显著提升，实现了超过每秒250个令牌的每用户处理速度。

推出面向物理AI的终极机器人平台

随着机器人从固定功能的机器转变为由基础模型驱动的自适应系统，通用机器人学正在兴起。全新的平台实现了多模态推理和灵活的任务执行能力。

为高效、可扩展的AI工厂构建800V直流生态系统

AI正在将数据中心重塑为以电力驱动的AI工厂，这使得采用集成储能的800V直流架构对于高效扩展现代工作负载变得至关重要。

揭秘支撑AI工厂时代的芯片架构

新一代Blackwell Ultra芯片结合了先进的硅片特性和更深层次的系统级集成，包括双光罩设计、高带宽HBM3E、新型Tensor Cores和NVFP4，从而提升了大规模AI训练与推理的性能和效率。

展望未来

敬请期待2026年更多变革性的创新。
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