每个模型总参数规模达 800 亿，但凭借其稀疏 MoE 结构，每个 Token 仅激活 30 亿参数，从而以小模型的效率实现了大模型的强大性能。在 Open Router 上体验：Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking 和 Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct，或者从 Hugging Face 下载：Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking 和 Qw

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NeMo Curator 是一款 GPU 加速的数据管理工具，可大规模处理文本、图像和视频数据，提升生成式 AI 模型的训练准确性，并提供预构建流程用于生成合成数据，实现模型的定制与评估。使用 NVIDIA cuML 的 GPU 加速库，实现并优化可扩展的无监督学习技术，如 k-means 和 HDBSCAN，在数百万行数据集上评估聚类性能，学习如何在生产环境中部署。扫描下方二维码，访问 NVID

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谈及项目创作的灵感来源，队长崔湛林分享道：“基于对市场需求的理解和前沿技术的探索，我们意识到在 AI 时代加强网络安全的迫切性，由此萌生了开发一个运行在 DPU 上的实时网络安全系统的想法。印象最深刻的是当遇到开发挑战时，通过队员的共同努力和导师团队的专业指导破解了技术瓶颈，这种团队协作攻破难题的感觉令人难忘。另外，我们也受邀去 NVIDIA 在北京的办公室参加颁奖典礼，现场体验了 NVIDIA

凭借先进的、自动调节的远距离拥塞控制、精准延迟管理及端到端遥测技术，Spectrum-XGS 以太网将 NVIDIA 集合通信库性能提升了近一倍，加速了多 GPU 和多节点的通信性能，实现了可预测异地 AI 集群的性能。跨区域扩展（scale-across）成为了继纵向扩展（scale-up）和横向扩展（scale-out）之后的 AI 计算“第三大支柱”，能够将 Spectrum-X 以太网的极

投入端到端集成的供应商能提供更优的延迟和吞吐量。SONiC 作为在超大规模数据中心中得到强化的开源网络操作系统，消除了许可限制和供应商锁定，支持高度定制化，但操作人员仍会选择专为 AI 性能需求设计的硬件和软件捆绑方案。基于 Spectrum-4 ASIC 的 SN5610 交换机支持高达 800 Gb/s 的端口速度，并通过 NVIDIA 的拥塞控制技术，在规模化场景下可保持 95% 的数据吞吐

全球已有数亿台的 GPU 运行 CUDA，从 NVIDIA Blackwell 架构规模的系统到搭载 GeForce RTX 和 NVIDIA RTX PRO 的 PC 和工作站，包括由 NVIDIA GB10 提供支持的 NVIDIA DGX Spark（在 Skende 的会议中讨论过的）也即将发布。DGX Spark 用小巧的机身提供了强大的性能和功能，使开发者、研究人员、数据科学家和学生能

以艾迪普的实时图形图像渲染引擎 IDPRE 为例，在实际应用中，在 IDPRE 中采用 Rivermax 技术和 BlueField-3 DPU 硬件，利用 100G 网络接口和 PCIe 16X 高速传输带宽，大幅加速了网络传输和数据包处理。在泛媒体在线包装系统项目中，艾迪普的客户提出系统 IP 化升级需求，要求采用通用服务器加 IP 网卡虚拟化架构，以确保板卡传输带宽能支持未来 4K/8K 超