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Infleqtion 利用 NVIDIA 的 CUDA-Q 平台，通过 Q-CHOP 算法增强投资组合优化，承诺通过量子计算改善财务成果。

NVIDIA推出了用于在Grace Hopper超级芯片上优化大型语言模型（LLM）训练的先进策略，提升了GPU内存管理和计算效率。

NVIDIA推出cuOpt作为开源工具，通过GPU加速线性规划、混合整数规划和车辆路径问题，提升决策优化。

深入了解手写PTX代码在提升CUDA应用中的GPU性能潜力，正如NVIDIA专家所述。

了解Torch-TensorRT如何为NVIDIA GPU优化PyTorch模型，通过最少的代码更改将扩散模型的推理速度翻倍。

了解CUDA 13.0如何通过使用共享内存进行寄存器溢出优化核性能，降低延迟并提高GPU计算效率。

探索NVIDIA的TensorRT模型优化器如何利用剪枝和蒸馏技术提升大型语言模型的效率，使其更具成本效益。

Together AI通过GPU优化和量化技术，在NVIDIA Blackwell架构上实现了开源模型推理的空前速度，超越竞争对手。

NVIDIA推出了一种GPU加速解决方案，以简化金融投资组合优化，克服传统的速度与复杂性权衡，实现实时决策。

意大利银行业协会选择使用区块链系统Spunta，因为他们无法确定一个合适的参与者来运行一个中心化的系统。

JP Morgan前商品交易员Danny Masters讨论了比特币自成立以来的叙述方式已发生了变化，投资者日益将数字资产视为其投资组合的重要补充。

区块链的国家间竞争已经趋于白热化，也直接导致新维度的货币竞争，对现有货币金融体系产生积极影响。