金年会体育-英伟达官宣扩大与微软的合作 从芯片到智能体全面布局

【jinnianhui科技消息】11月26日，在Microsoft Ignite大会上，英伟达宣布与微软达成一项范围广泛的扩大合作，共同推动从底层芯片到上层服务、从云计算到企业应用的全栈AI创新。此次合作的核心是构建并部署由新一代NVIDIA Blackr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫ell平台驱动的大规模AI计算基础设施，旨在为开发者和企业提供前所未有的AI性能与效率。

合作的一大亮点是微软在其标志性的Fairr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫ater AI数据中心（被誉为史上规模最大、最复杂的AI工厂）中，部署了新一代NVIDIA Spectrum-X以太网网络平台。这一设施连接了威斯康星州与乔治亚州亚特兰大的数据中心，将集成数十万块NVIDIA Blackr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫ell GPU用于大规模AI模型训练。同时，微软还将在全球部署超过10万块Blackr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫ell Ultra GPU用于推理任务，为包括OpenAI、Microsoft 365 Copilot在内的关键工作负载提供强大算力。

面向开发者和企业用户，搭载NVIDIA RTX PRO Blackr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫ell GPU的全新Azure NCv6系列虚拟机已进入公开预览阶段。该虚拟机扩展了Blackr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫ell平台的能力，能够为多模态代理式AI、工业数字化（通过NVIDIA Omniverse）、科学仿真及视觉计算等多种工作负载提供精准规模的加速。通过Azure Local Edge，这些能力得以从云端延伸至边缘，支持低延迟、实时AI应用和主权AI解决方案的部署。

双方合作构建了“灵活调配的集群”，通过持续的全栈软件优化，在AI生命周期的各个阶段及多种NVIDIA架构上实现了复合性能提升。这一联合设计显著提升了效率并降低了成本，例如，得益于优化努力，Azure上热门GPT模型的终端用户价格在两年内下降了超过90%。微软因其在Hopper GPU训练上达到参考架构95%的性能，被评为示例云。

为激活企业专有数据价值，英伟达将其Nemotron开放模型和NIM微服务与Microsoft SQL Server 2025集成，在企业数据原位提供安全、可扩展的检索增强生成能力。同时，NVIDIA NeMo Agent Toolkit现已与Microsoft Agent 365集成，使开发者能够在Outlook、Teams、Word和SharePoint等Microsoft 365应用生态中直接构建和部署合规的企业级AI智能体。Microsoft Foundry服务还提供了包括Nemotron和Cosmos在内的安全NIM模型，支持开发具备多模态、多语言推理及物理AI能力的复杂智能体。

在网络安全领域，双方正基于NVIDIA Dynamo-Triton框架和TensorRT工具套件研究新的对抗性学习模型，据称其性能相比CPU方案提升高达160倍，以帮助企业抵御实时威胁。

在物理AI和工业数字化方面，合作利用Microsoft Azure上的NVIDIA Omniverse库，解锁端到端的再工业化进程。机器人开发者可以使用NVIDIA Isaac Sim等工具进行仿真和测试，Hexagon和Wandelbots等公司正在利用该堆栈加速其人形机器人的开发与部署。此外，双方还致力于通过推广OpenUSD标准，实现3D工作流的无缝互操作性，简化云端仿真和数字内容的创建。

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