NVIDIAResearch是英偉達（NVIDIA）公司的核心研究機構，成立於2006年。該部門由首席科學家比爾·戴利（Bill Dally）領導，匯聚了全球約400名頂尖科學家與工程師。其使命是進行前沿探索，攻克複雜的技術難題，並將突破性創新轉化為對行業具有深遠影響的產品與解決方案。
研究領域廣泛覆蓋生成式人工智慧（AI）、計算機圖形學、機器人技術、自動駕駛、氣候科學以及晶片架構等關鍵方向。部門通過在國際頂級會議（如NeurIPS、CVPR、SIGGRAPH）上發表大量學術論文、開原始碼及模型來分享成果。其眾多奠基性研究已成功轉化為NVIDIA的核心技術，例如CUDA並行計算平台、RTX實時光線追蹤、DLSS深度學習超級採樣以及多項AI模型，持續推動著計算與圖形領域的革命。
基本介紹
- 外文名：NVIDIA Research
- 主管部門：NVIDIA公司
- 成立時間：2006年
歷史沿革,企業治理,主營業務,主要產品,智慧財產權,經營狀況,重要事件,企業文化,社會榮譽,
歷史沿革
NVIDIA Research是NVIDIA的研究組織，成立於2006年。自2009年起，由前史丹福大學計算機科學系主任Bill Dally領導，擔任首席科學家兼高級副總裁。該團隊由全球約400名專家組成，其使命是攻克複雜的技術難題，同時對公司和世界產生深遠影響。
2006年，NVIDIA推出了CUDA並行計算軟體平台和編程模型。2009年，由已故的Steven Parker領導的項目達到產品階段，推出了NVIDIA OptiX套用框架。2012年，Bill Dally提交的研究提案最終發展為NVIDIA NVLink和NVSwitch高速互連技術。2013年，電路研究團隊發表了晶片間鏈路研究成果。2014年，作為研究項目開發的NVIDIA cuDNN庫作為產品發布。2018年，推出NVIDIA RTX，並發布了NVIDIA DLSS（深度學習超級採樣）。2021年，ASIC和VLSI研究小組開發了VS-Quant軟硬體協同設計技術。2025年，在CES上發布了旨在加速物理AI開發的NVIDIA Cosmos平台。
企業治理
NVIDIA Research由全球約400名專家組成，自2009年起由首席科學家兼高級副總裁Bill Dally領導。AI研究負責人包括Sanja Fidler、Aaron Lefohn和Ming-Yu Liu。自動駕駛研究團隊由Marco Pavone博士領導。
主營業務
NVIDIA Research的使命是攻克複雜的技術難題，追求卓越研究，同時確保研究工作與NVIDIA的業務緊密相關，並對公司和世界產生深遠影響。該團隊由全球約400名專家組成，其核心研究領域涵蓋計算機架構、生成式AI、圖形學、機器人學、自動駕駛汽車、氣候科學、物理AI等。具體研究方向包括並行系統、程式語言、節能架構、編譯器、移動計算架構、互連網路、設計自動化、記憶體系統、計算機視覺與機器學習架構、低功耗電路、實時渲染、虛擬與增強現實、顯示技術、光傳輸、計算攝影與計算感測、人機互動等。
NVIDIA Research強調“一個團隊”（One Team）的協作文化，認為加速計算需要進行全棧最佳化，要求團隊成員積極合作、齊心協力。在評估潛在研究項目時，團隊會綜合考慮該挑戰更適合研究還是產品團隊解決、研究成果是否具備在頂級學術會議發表的潛力，以及項目是否能為NVIDIA帶來明確的益處。
主要產品
2006年推出的CUDA是一個並行計算軟體平台和編程模型，使研究人員能夠利用GPU加速多種套用。2018年推出的NVIDIA RTX在實時計算機圖形領域引入了光線追蹤技術，其根源可追溯至NVIDIA Research對光線追蹤的十年研究。隨RTX推出的NVIDIA DLSS是一項用於提升圖像質量的技術。
2014年發布的NVIDIA cuDNN庫最初作為研究項目開發，用於GPU加速神經網路。NVIDIA StyleGAN是一個視覺生成式AI模型。Megatron-LM是一項用於大規模語言模型高效訓練和推理的套用研究計畫。
源於2012年研究提案的NVIDIA NVLink和NVSwitch是一種高速互連技術，能夠在加速計算系統中實現GPU和CPU處理器之間的快速通信，最終套用於NVIDIA Grace CPU和NVIDIA Hopper GPU之間的連線。NVIDIA Blackwell架構中的FP4精度支持受2021年ASIC和VLSI研究小組開發的VS-Quant軟硬體協同設計技術影響。
2025年CES發布的NVIDIA Cosmos平台旨在加速開發面向新一代機器人和自動駕駛汽車的物理AI。
智慧財產權
NVIDIA Research通過論文、技術會議以及GitHub和Hugging Face等開源平台分享其研究成果。此外，該部門還出版NVIDIA研究論文集，並提供NVIDIA Research專有軟體許可證供初創公司、企業和研究人員申請使用。
NVIDIA Research開源了包括NVIDIA Sionna、Kaolin、Imaginaire、CUDA-X™等在內的一系列代碼庫。
NVIDIA Research的科學家和工程師定期在頂級學術會議和期刊上發表論文。並在CVPR、SIGGRAPH、NeurIPS等會議上多次獲得最佳論文獎或相關獎項。
經營狀況
NVIDIA Research定期出席並主導CES、NVIDIA GTC、ICLR、ICRA、CVPR、NeurIPS、SIGGRAPH等全球重要技術會議，展示其研究成果。部門設有“NVIDIA AI遊樂園”，向公眾展示創新成果，並提供“NVIDIA AI Foundation”模型API。為構建技術生態，NVIDIA Research推出了“6G開發者計畫”，為相關領域研究提供平台與資源。
同時，部門通過“NVIDIA研究生獎學金計畫”等學術資助計畫以及面向高等教育機構的折扣政策，支持學術研究並培養人才。此外，NVIDIA Research還通過“GTC播放列表”等渠道，提供點播研究資源。
重要事件
2025年10月，NVIDIA Research發布了專注於探索視覺、音頻和語言聯合理解的全模態大語言模型項目OmniVinci。同年8月，NVIDIA Research在SIGGRAPH 2025上展示了繪圖與模擬創新技術，並舉辦專題演講，推動物理AI和空間AI發展。2025年6月，NVIDIA Research在CVPR 2025發表60多篇論文，通過AI賦能的渲染技術推動物理AI開發，並榮獲輔助駕駛國際挑戰賽冠軍。2024年6月，NVIDIA Research在CVPR 2024發表50多篇論文，展示視覺生成式AI進展，並獲得端到端自動駕駛賽道冠軍及創新獎。2023年8月，約20篇NVIDIA Research論文在SIGGRAPH 2023發表，推動生成式AI與神經圖形學發展。
企業文化
NVIDIA Research的企業文化基於其研究哲學與協作精神。其研究理念強調研究需“對公司有益”，並追求“對公司和世界產生影響”。該團隊鼓勵研究具有潛力但可能失敗的想法，並重視在可能產生重要影響的項目上投入資源。
在內部，團隊奉行“一個團隊”的核心價值，強調全棧最佳化和跨領域協作。同時，NVIDIA Research致力於通過工具創新支持更廣泛的研究工作，例如開發了像Universal Deep Research (UDR)這樣的研究工具。
社會榮譽
NVIDIA Research 在計算機視覺、人工智慧等領域的頂級國際會議和競賽中屢獲殊榮。例如，在 CVPR 自動駕駛國際挑戰賽中，NVIDIA Research 於2024年和2025年連續獲得“端到端自動駕駛”賽道冠軍及創新獎，並在2024年獲得大規模端到端駕駛類別第一名。此外，在 NeurIPS 2022 會議上，關於擴散模型和通用智慧型體訓練框架的研究分別獲得了“傑出主軌道論文獎”和“傑出數據集與基準論文獎”。
在計算機圖形學頂級會議 SIGGRAPH 上，NVIDIA Research 的論文也屢獲最佳論文獎。例如，在 SIGGRAPH 2024 上，其提交的論文中有兩篇獲得了技術最佳論文獎。
