NVIDIA

2026-11-02

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

NVIDIA выпустила open-source решение NVIDIA Recovery для автоматизации восстановления распределённой тренировки

NVIDIA представила NVIDIA Recovery — open-source сервис уровня рабочих нагрузок в составе DSX OS, который обнаруживает прерывания тренировок по логам приложений, метрикам GPU и сигналам планировщика и выполняет четырёхэтапный цикл для атрибуции отказов, изоляции узлов и перезапуска или остановки задач. Сервис интегрируется со Slurm через Advisor Controller, доступный как Helm-чарт, по умолчанию запускается в режиме мониторинга, ведёт аудиторский журнал и предоставляет Recovery Console; репозиторий и quickstart позволяют развернуть его локально без физических GPU; в продакшн-мониторинге за 3 месяца зафиксировано ~8 550 детекций аномалий со средними латентностями 69 с и 94 с.

7.0

2026-11-02

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

NVIDIA AICR фиксирует конфигурации Kubernetes для Vera Rubin NVL72 с первого дня

AI Cluster Runtime (AICR) от NVIDIA, входящий в платформу DSX AI Factory, поставляет повторно используемые рецепты и пакеты валидации для настройки Kubernetes‑кластеров под новые вычислительные блоки Vera Rubin NVL72. NVIDIA провела сквозную проверку развертывания с host‑installed драйвером R615.23, GPU Operator v26.7.0 и DRA v0.5.0; DOCA 3.3.0 и оборудование ConnectX‑9/BlueField‑4 использовались как тестовый стенд, при этом MIG‑профили не были охвачены.

6.0

2026-11-02

MODELS · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

NVIDIA выпустила Cosmos Framework с рецептами Cosmos 3 Nano и микросервисами NIM

NVIDIA представила Cosmos Framework — модульную платформу мировых foundation-моделей и инструментов для физического ИИ с поддержкой обучения, RL, оптимизации и инференса для моделей Cosmos 3, Alpamayo, GR00T, Qwen и pi0.5. Пакет включает рецепты симуляции Cosmos 3 Nano и примеры контрольных точек (PyTorch/vLLM-Omni), микросервисы NIM для ускорённого инференса (квантование, speculative decoding, KV-cache-aware routing) с приростом производительности ~2–3× на H200, а также рекомендации по использованию памяти GPU (Cosmos3‑Nano: ~58 ГиБ BF16; ~44 ГиБ FP8 с offloading); стрим запланирован на 5 ноября.

7.0

2026-10-30

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

NVIDIA упаковывает Dynamo 1.4.2 в проверенные рецепты для Kubernetes с помощью AICR

Платформа NVIDIA DSX AI Factory включает Dynamo 1.4.2 и его зависимости кластера в воспроизводимые, проверяемые рецепты рантайма через NVIDIA AI Cluster Runtime (AICR). AICR фиксирует версии компонентов и требования к GPU/DR A, планированию, сетям и мониторингу, предлагает пятишаговый процесс (снимок кластера, генерация рецепта, рендер бандла, развёртывание через Helmfile/GitOps, валидация) и описывает варианты маршрутизации (TCP + ZMQ) с интеграцией через Gateway API/EPP; NATS теперь доступен по выбору.

6.0

2026-10-30

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

NVIDIA показала рабочий процесс TensorRT Edge-LLM для запуска Nemotron-3.5 Lightning на DGX Spark 64GB

NVIDIA опубликовала руководство по использованию TensorRT Edge-LLM (примеры тестировались с Edge-LLM 0.11.1 и TensorRT 10.16.1.11) на DGX Spark 64GB для прототипирования, дообучения и тестирования встраиваемых моделей. CLI trtedge загружает модели и создаёт оптимизированные TensorRT-движки, поддерживает локальный OpenAI-совместимый API и может включать DSpark speculative decoding (увеличение среднего генерирования с 73.4 до 126.9 токен/с на HumanEval при пиковом использовании памяти 27.9 ГБ).

7.0

2026-10-30

MODELS · 1 ИСТОЧН. · Hugging Face

Демонстрация NVIDIA «MonsterHouse» использует Nemotron Voice Agent с Bolt E4B 4GB и Magpie TTS

MonsterHouse — интерактивная хэллоуин-инсталляция, созданная сотрудником NVIDIA, использующая конвейер Nemotron Voice Agent: nemotron-speech-streaming-en-0.6b.gguf для ASR, Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB как локальную LLM (с LoRA-адаптером), Magpie TTS Zeroshot для голоса, Audio2Face-3D для анимации губ и Nemotron 3 Nano Omni вместе с YOLO/ByteTrack для описания костюмов и трекинга, всё на одном рабочем месте.

4.0

2026-10-30

CODING · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

NVIDIA опубликовала NemoClaw — набор blueprints для защищённого и оптимизированного стека агентов

NVIDIA представила NemoClaw — набор открытых blueprints, который собирает полный стек для агентов, объединяя оптимизированные harness, модели Nemotron, инструменты оптимизации NeMo (включая NeMo Relay) и безопасный рантайм OpenShell. Blueprints поддерживают OpenClaw, Hermes Agent и LangChain Deep Agents, включают профиль Nemotron 3 Ultra с настройкой от LangChain (приблизительно на уровне frontiers при ~10× меньшей стоимости за запуск) и содержат примеры на GitHub, quickstart и курс DLI.

7.0

2026-10-30

CODING · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

NVIDIA публикует утилиту gds-diag для GPUDirect Storage в репозитории Magnum IO

gds-diag — это утилита с открытым исходным кодом в репозитории NVIDIA Magnum IO, которая проверяет среду GPUDirect Storage (GDS), выполняет групповые и целевые проверки (предустановка, постустановка, контейнеры, точки монтирования) и предлагает меры устранения. Опциональный агент добавляет интерфейс на естественном языке, оркеструет многошаговые диагностики и применяет модельно-руководимое рассуждение с помощью ассистентов для кода (указаны Claude и Codex).

4.0

2026-10-29

MODELS · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

NVIDIA выпустила Nemotron 3.5 Super VL (120B MoE) и опубликовала руководство по развёртыванию на AWS EKS / SageMaker

NVIDIA выпустила Nemotron 3.5 Super VL — открытую мультимодальную модель MoE с 120 млрд параметров, которая активирует около 12 млрд параметров на токен и получена путём дистилляции от Nemotron 3 Ultra. NVIDIA опубликовала веса модели, обучающие наборы данных и рецепты пост‑обработки, а также референсные реализации и пошаговое руководство aws-do-eks по развёртыванию моделей Nemotron на Amazon EKS, EKS Auto Mode и SageMaker HyperPod EKS; модель валидирована на AWS GPU‑инстансах и интегрируется с основными агентными фреймворками через NVIDIA Agent Toolkit.

7.0

2026-10-29

STARTUPS · 1 ИСТОЧН. · Cohere

Cohere объявляет initial close серии E с целью привлечь до 7 млрд CAD для создания фронтирного ИИ вне США и Китая

Cohere объявила о первоначальном закрытии раунда финансирования серии E с целью собрать до 7 млрд CAD; лидирует Schwarz Group, среди участников — Bell Ventures, Bullhound Capital, Inovia Capital, NVIDIA, Prosperity7 Ventures и правительство Канады. Компания заявляет, что использует средства для создания фронтирных моделей ИИ и защищённой платформы, позволяющей организациям запускать и владеть ИИ в правовых юрисдикциях за пределами США и Китая, обосновывая это необходимостью у демократий иметь независимых разработчиков.

8.0

2026-10-29

MODELS · 5 ИСТОЧН. · Mistral AI · WIRED AI · Hugging Face · The Decoder · TechCrunch AI

Mistral выпустила веса Mistral Large 4 (Le Chonk) — 1‑трлн параметров, мультимодальная

Mistral опубликовала веса Mistral Large 4 (Le Chonk) — мультимодели с 1 трлн параметров, которая, по заявлению компании, лидирует среди открытых моделей по задачам кодирования и защищённости и получила три режима рассуждения для баланса скорости и стоимости. Компания отмечает обучение на европейской инфраструктуре, открытые веса, улучшения на бенчмарках (FrontierCode 19,7%; кодирование 48%; кибербезопасность 51%) и средний уровень отказов в ответах на вредоносные киберзапросы 96,6%, с опциями самостоятельного развёртывания.

8.0

2026-10-29

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

TF32x3 и BF16x9 ускоряют инференс Point Edge Transformer (MLIP) при сохранении точности, близкой к FP32

Оценка на Point Edge Transformer (Lab COSMO, EPFL) показывает: BF16x9 на Blackwell ускоряет большие GEMM на 2,2–2,5× (система 17 280 атомов) и на 1,2–1,4× (192 атома), а TF32x3 на Ampere ускоряет основные GEMM на 1,7–1,9× и полный шаг МД до 1,5×; TF32x3 сохраняет гладкость потенциальной энергии и сохранение энергии в NVE-траекториях и сходится при релаксации структуры (539-атомная пластина сплава Кантера) за 218–222 шага с ~1,5× ускорением на шаг, тогда как одно-проходный TF32 не достигает порога по силе после 1000 шагов. В публикации указано, как включить BF16x9 через cuBLAS и даны ссылки на NVIDIA ALCHEMI Toolkit и репозиторий UPET для интеграции и контрольных точек.

7.0

2026-10-29

MODELS · 1 ИСТОЧН. · Hugging Face

AnySpeechRecognizer и AnyDecisionModel позволяют запускать открытые модели речи и решений на платформах Apple

AnySpeechRecognizer и AnyDecisionModel — это Swift‑пакеты, которые интегрируют открытые модели распознавания речи и принятия решений с API распознавания речи Apple и локальными рантаймами. Поддерживаются модели, конвертированные в Core ML (включая варианты NVIDIA Parakeet и Alibaba Qwen3‑ASR), диаризация говорящих на базе Sortformer и загрузка моделей с Hugging Face Hub.

6.0

2026-10-28

MODELS · 4 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer · Hugging Face · TechCrunch AI · The Decoder

NVIDIA выпустила датасеты Nemotron-Personas и руководство по дообучению для Франции и Бельгии

NVIDIA опубликовала датасеты Nemotron-Personas для Франции и Бельгии в рамках программы Nemotron, включающей персоны для 12 стран, и описала рабочий процесс дообучения моделей Nemotron с использованием синтетических диалогов, ориентированных на персоны, чтобы повысить локальную точность и поведение. Бельгийский набор охватывает нидерландский, французский, немецкий и английский; в разработке участвовали компании Pleias и KU Leuven.

8.0

2026-10-27

CODING · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

KAI Scheduler v0.18.0 интегрирует GPU Fractioning Operator с поддержкой управления памятью CUDA 13.4 для дробного шаринга GPU

Открытый оператор gpu-fractioning (в организации KAI Scheduler) работает рядом с NVIDIA GPU Operator и использует новую реализацию границ памяти в CUDA 13.4 для применения ограничений памяти и режимов вычислений на уровне задачи. KAI Scheduler v0.18.0 вводит режим NvFractions, который записывает аннотации контейнеров (объём/лимиты памяти, режим вычислений, назначение GPU), а gpu-fractioning применяет эти настройки на узлах; администраторы включают режим при установке, а задачи указывают дробные запросы GPU в аннотациях Pod.

7.0

2026-10-27

MODELS · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

NVIDIA объявляет платформу RTX Spark для игр с ИИ: DLSS 5 и Nemotron 3.5 Bolt

NVIDIA представила RTX Spark — платформу для Windows, сочетающую видеокарты Blackwell RTX и процессоры Grace с единым пулом памяти до 128 ГБ для одновременной работы RTX-графики и локальных ИИ. В анонсе подчёркнуты DLSS 5 (Super Resolution, Ray Reconstruction, Dynamic Multi Frame Generation), инструменты ACE для игровых агентов, RTX Kit SDK, обновлённый плагин DLSS 4.5 для Unreal (v8.9.0) с поддержкой Windows on Arm и модель Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB для отзывчивых локальных персонажей.

8.0

2026-10-27

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

NVIDIA выпустила Factory Operations Blueprint (FOX) для координации AI-агентов в цехах

NVIDIA представила Factory Operations Blueprint (FOX) — эталонную архитектуру для создания локального «менеджера завода», который подключает заводские системы, конфигурирует специализированные агенты и задаёт политики проверки оператором. FOX использует LLM (например, NVIDIA Nemotron или другие модели), агентный каркас NemoClaw, NVIDIA OpenShell для изоляции и политик, а также специализированные агенты (визуальная инспекция через NVIDIA Cosmos, управление флотом через Isaac Sim + ROS 2 и анализ временных рядов через Kumo Anomaly) в примере SMT‑линии и поддерживает развёртывание на DGX Station с примерами сотрудничества с Siemens.

7.0

2026-10-26

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

NVIDIA Minerva объединяет телеметрию в платформу AIOps с учётом топологии

NVIDIA Minerva собирает телеметрию с GPU, сетей, хранилища и рабочих нагрузок и строит динамический граф знаний, сопоставляющий инфраструктуру с активными задачами в реальном времени. Специализированные модели машинного обучения выявляют «серые» отказы, корреляция с учётом топологии объединяет лавины оповещений в единичные инциденты, а помощник Sherlock и MCP-сервер позволяют операторам запрашивать живые доказательства и включать контекст в внешние рабочие процессы для экономии GPU‑часов и ускорения ремонта.

7.0

2026-10-26

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

NVIDIA Mission Control 2.5 добавляет автономное восстановление для Kubernetes‑нагрузок через Run:ai

NVIDIA Mission Control 2.5 расширяет свой автономный движок восстановления — который обнаруживает, диагностирует и восстанавливает сбои — на Kubernetes‑нагрузки, управляемые NVIDIA Run:ai. Выпуск вводит трёхслойную систему, координирующую планировщик Kubernetes, восстановление задач и восстановление оборудования, а также упоминает функции вроде обнаружения сетевых аномалий с помощью ИИ; доступна документация и примечания к релизу.

6.0

2026-10-24

MODELS · 3 ИСТОЧН. · The Verge AI · The Decoder · TechCrunch AI

Block представила Dessa — модель «речь в речь», обученную на человеческих разговорах

Block представила Dessa — по утверждению компании, «настоящую» модель «речь в речь», обученную с нуля только на человеческих разговорах, и опубликовала аудиопримеры, где модель звучит естественно, но иногда неловко. Компания заявляет, что Dessa способна работать локально на MacBook Pro M4 Max и будет предоставлена на ранний доступ небольшой группе исследователей по безопасности ИИ.

7.0

2026-10-23

CODING · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

NVIDIA добавляет Global Performance Tuner в TensorRT 11.1 для расширения вариантов сборки

В статье (Часть 1) представлена функция Global Performance Tuner в TensorRT 11.1: настраиваемые маршруты сборки и механизм настройки с учётом точности расширяют пространство вариантов компиляции и проверяют кандидатов по сквозной точности и производительности. Пост описывает математическую модель сборки и отбора решений, три принципа работы тюнера и ссылается на документацию и ожидаемую Часть 2 с деталями алгоритма и архитектуры.

7.0

2026-10-23

REGULATION · 1 ИСТОЧН. · The Decoder

Гендиректор OpenAI Сэм Олтман предупреждает, что продвинутый ИИ выйдет из песочниц, и призывает к «выравниванию»

В интервью Сэм Олтман заявил, что песочницы и мониторинг лишь отсрочивают, но не предотвращают выход продвинутого ИИ из-под контроля; по его словам, долгосрочное решение — выравнивание ценностей ИИ, модели уже находят уязвимости на уровне аппаратуры, и потребуется перестройка интернет-архитектуры безопасности. Он также указал на риски локально запускаемых открытых моделей; критики считают, что такая риторика может иметь стратегические или юридические мотивы, а FTC начала формальное расследование в отношении OpenAI, Anthropic и других.

7.0

2026-10-23

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

NVIDIA описывает рабочий процесс с агентами Hermes и Nemotron 3.5 Bolt в RTX Spark и Isaac Lab для обучения Microduck в симуляции

NVIDIA описывает процесс, в котором RTX Spark служит локальной средой разработки: агенты Hermes и Nemotron 3.5 Bolt превращают запрос в поэтапный план; Astra создаёт 3D-ассеты; окружения собирают в NVIDIA Isaac Sim с рендерингом Omniverse и физикой Newton; а NVIDIA Isaac Lab обучает политики восприятия и локомоции в масштабe (4 096 параллельных сред) на GPU RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition. Обученные политики валидируют локально в Isaac Sim на RTX Spark перед переносом в реальность с помощью Better Actuator Models и рандомизации домена; доступны SimReady Central Library и руководство на Hugging Face для ускорения внедрения.

6.0

2026-10-22

MODELS · 1 ИСТОЧН. · Cohere

Cohere запускает публичную бету Confidential Computing для Model Vault на NVIDIA H100 в Microsoft Azure

Cohere объявила публичную бету Confidential Computing для управляемого сервиса инференса Model Vault, работающего на GPU NVIDIA H100 в инфраструктуре конфиденциальных вычислений Microsoft Azure. Функция добавляет аппаратную изоляцию, шифрование памяти GPU, удалённую аттестацию и сквозное шифрование запросов, позволяя проверять среду выполнения и защищать данные во время инференса.

8.0

2026-10-22

CODING · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

Учебник NVIDIA: чтение данных в память GPU с KvikIO и GPUDirect Storage

NVIDIA опубликовала учебник, показывающий, как KvikIO — высокоуровневая библиотека для Python/C++ над cuFile — читает данные прямо в память GPU и как проверить, был ли задействован ускоренный путь GPUDirect Storage (GDS). Руководство описывает логику выбора пути в KvikIO и cuFile, ключевые параметры времени выполнения (например, KVIKIO_COMPAT_MODE, KVIKIO_GDS_THRESHOLD, cufile.json), сбор статистики cuFile (CUFILE_STATS_LEVEL=3) и проверку через gds_stats; тестировалось на системе с H100, CUDA 13.3 и cuFile 1.18.

6.0

2026-10-22

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

NVIDIA официально поддерживает восьминодовые кластеры DGX Spark с 1 ТБ унифицированной памяти для запуска передовых моделей

На GTC Berlin NVIDIA объявила официальную поддержку восьминодовых кластеров DGX Spark с 1 ТБ унифицированной памяти, что позволяет запускать локально передовые модели, включая полный GLM 5.3 (753B) от Z.ai. Компания представила оптимизированный для Spark коллективный бэкенд RoCEnante (включённый в FlashInfer), снижающий задержки all-reduce — по данным NVIDIA, это даёт 4.43× ускорение декодирования на восьми узлах (против 3.05× без него) — и опубликовала бенчмарки (например, Qwen3.8-27B NVFP4: ~12 → 52 токена/сек, GLM 5.3 ≈80 TPS, 7.79× ускорение предподготовки с 97.4% эффективности для nanochat); также отмечены NeMo Switchyard, vLLM и планируемая поддержка восьминодовых кластеров в NVIDIA Sync.

7.0

2026-10-22

STARTUPS · 3 ИСТОЧН. · WIRED AI · TechCrunch AI · The Decoder

Recursive представляет Flint — 40-миллиардную модель для программирования, созданную с помощью «Eureka Machine»

Стартап Recursive под руководством Ричарда Сочера и с сооснователем Джеффом Клином предлагает Flint — открытую модель для программирования с 40 миллиардами параметров, которую компания утверждает, что в значительной степени разработала и оптимизировала её рекурсивная система ИИ «Eureka Machine». Recursive опубликовала бенчмарк‑результаты, по которым Flint превосходит соперников в задачах кодирования, и привлекла $650 млн при оценке в $4,65 млрд от инвесторов, включая Google Ventures, Greycroft, Nvidia и AMD Ventures.

8.0

2026-10-21

CODING · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

Демонстрация AAIF: Strands Agents маршрутизирует задачи с локальным llama3.2:1b через Ollama и Amazon Bedrock

Фреймворк Adaptive Agentic Intelligence (AAIF) на Strands Agents использует локальную модель-оркестратора (llama3.2:1b) для классификации и маршрутизации запросов либо к локальным SLM через Ollama (включая llama3.2-vision), либо к облачным моделям Amazon Bedrock для сложного анализа. В публикации приведена эталонная реализация для мониторинга IoT, инструменты и трёхслойная архитектура (оркестрация, локальная обработка, облачная обработка), пригодная для Raspberry Pi и гибридных/облачных развертываний.

5.0

2026-10-21

MODELS · 1 ИСТОЧН. · Hugging Face

Kumo Relational от NVIDIA обгоняет supervised ML на реляционных бенчмарках без дополнительного обучения

Kumo Relational — предобученная реляционная foundation-модель от NVIDIA, которая делает предсказания прямо на реляционных базах данных, используя до 10 000 исторических примеров как контекст и выдавая результат одним проходом без задачной дообучки, фичеринга или флаттенинга таблиц. NVIDIA сообщает, что модель превосходит супервизированные реляционные нейросети и expert-engineered градиентные бустинги на 41 задаче в 15 БД, обгоняет AutoGluon на SAP SALT на 8% по MRR, масштабируется до 500B+ строк и доступна через open-source GPU-native structured-data-models library или как NVIDIA NIM, с интерфейсом Predictive Query Language (PQL) для агентов.

8.0

2026-10-21

MODELS · 1 ИСТОЧН. · Hugging Face

NVIDIA выпустила Kumo Forecast — предобученный прогнозатор временных рядов на базе MOMENT-1-large с извлечением паттернов и объяснимостью

Kumo Forecast (ранее NV-Tesseract Forecasting) — библиотека NVIDIA для многомерного прогнозирования временных рядов, сочетающая предобученный Transformer-энкодер MOMENT-1-large (≈340 млн параметров) с обучаемой головой прогнозирования и опциональным режимом DARR (Domain-Aware Representation and Retrieval) для извлечения похожих исторических паттернов. Репозиторий Kumo-TS под лицензией Apache 2.0 содержит код модели (NVIDIA/Kumo-TS), веса (nvidia/Kumo-Forecast), API ориентированный на pandas DataFrame, настраиваемые горизонты прогнозирования, фреймворк объяснимости и примеры для дообучения и оценки с использованием извлечения контекста.

7.0