核心业务
GPU
专业图形显卡计算显卡为创作者、设计师、
工程师和数据科学家提供卓越计算性能支持。
服务器
提供计算、存储、数据处理能力，
是互联网与企业 IT 的核心基础设施。
Ai 人工智能
通过机器学习、大模型实现感知、
推理、决策，生产生活各领域。
算力集群
AI 加速卡组成，通过高速网络互联，为大
模型训练、提供超大规模并行算力支撑。
Ai人工智能产品与应用领域
NVIDIA GPU全系列产品
GeForce RTX 50 系列
RTX PRO 5000 Blackwell
RTX PRO 4500 Blackwell
RTX PRO 4000 Blackwell
RTX PRO 4000 Blackwell SFF
RTX PRO 2000 Blackwell
NVIDIA DGX Spark
DGX Spark 基于 NVIDIA Grace Blackwell 架构开发，集成了 NVIDIA GPU、CPU、网络、CUDA 库和 NVIDIA AI 软件，可加速智能体和物理 AI 的开发进程。
作为新一代计算机，DGX Spark 以小巧的桌面机形态提供 1 PFLOP AI 性能和 128GB 统一内存，使开发者能够在本地运行最高 2000 亿参数的 AI 模型推理以及对 700 亿参数的模型进行微调。此外，开发者还可通过 DGX Spark 在本地创建 AI 智能体和运行高级软件堆栈。
桌面端 RTX PRO
借助 NVIDIA RTX PRO™ 这一性能卓越的 AI、图形和仿真平台，实现极致的桌面体验。RTX PRO 桌面端 GPU 专为加速专业工作流而设计，将大显存、高端 AI 和神经渲染相结合，以超高的速度和精度处理设计、工程和科学计算领域等要求严苛的项目。RTX PRO 正在推动自主工作的新时代：通过 NVIDIA Agent Toolkit 中的开源平台 NVIDIA NemoClaw，在台式电脑上构建和部署更安全、始终在线的自主代理。
高性能计算&桌面虚拟化vGPU
AI 正在推动各行各业的变革。从语音识别和推荐系统，到医学成像和改进的供应链管理，AI 正在为企业提供其团队完成毕生工作所需的计算能力、工具和算法。
高性能计算 (HPC) 是指高速处理数据和执行复杂计算的能力。HPC 是推动计算科学发展的关键工具之一。
桌面虚拟化（vGPU）是指将计算机的终端系统进行虚拟化，以达到桌面使用的安全性和灵活性、统一管理性、方便维护性和高效节能等特性。可以通过任何设备，在任何地点，任何时间通过网络访问属于我们个人的桌面系统。
专业图形工作站
广泛地使用在以下各种领域。
◇ 专业平面设计：如广告、媒体设计
◇ 建筑/装潢设计：如建筑效果图、室内设计
◇ CAD/CAM/CAE：如机械、模具设计与制造
◇ 视频编辑：如非线性编辑
◇ 影视动画：如三维的影视特效
◇ 视频监控/检测：如产品的视觉检测
◇ 虚拟现实：如船舶、飞行器的模拟驾驶
◇ 军事仿真：如三维的战斗环境模拟
以本地加速智能体开启 AI 新时代
AI 驱动的内容生成如今已深度融入 Adobe、Canva 等热门工具，众多机构与工作室也已将该技术纳入工作流。当下的图像模型能够稳定输出逼真的写实效果，视频模型可以生成时长更长、连贯性更强的画面内容，而两者都能够遵循创作指令进行生成。
创作者正越来越多地在本地 PC 上运行这些工作流，以便把控创作素材、节省云服务成本，避免反复修改的阻碍，从而更高效地优化生成结果，满足创意项目的创作时间需求。
专业视频讲解
讲述 硬盘安装视频教程，组网视频教程
关于我们
广州丽泰电子科技有限公司成立于2009年，是一家致力于GPU图形处理、高性能计算、桌面虚拟化及为客户提供定制化服务器、图形工作站、高性能计算解决方案、虚拟化桌面解决方案的解决方案提供商。
在2009年6月正式被NVIDIA（英伟达）和丽台（上海）信息科技有限公司授予丽台NVIDIA系列产品在中国大华南的销售总代理，负责相关产品在区域市场的营销业务。并在2016年正式成为NVIDIA NPN ELITE（精英级）合作伙伴，也是NVIDIA在中国区最高级别的NPN合作伙伴之一。
我们专注于为客户提供工作站解决方案，凭借丰富的实力及完善的服务体系得到了教育、科研、动漫影视、设计制造、广电等行业用户的好评。
行业新闻动态
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西北大学物理学院探索教学与科研新范式 目标 西北大学物理学院·现代物理研究所致力于在物理专业的教学与科研一线引入生成式 AI。依托 NVIDIA DGX Spark，物理学院在本地、可控、可复现的环境中构建面向物理专业的“教学助教”与“科研工具协同”智能体，把原本需要申请机房与云资源的科研项目，变成可以在桌面上每天迭代的工程项目，为智能体从原型验证到全院推广提供完整的孵化路径。 客户 西北大学物理学院·现代物理研究所 用例 生成式 AI/智能体 (Agentic AI) 产品 NVIDIA DGX Spark Open Shell NIM 背景：AI 时代教学科研新范式探索 生成式 AI 正在逐步影响知识获取、内容生成与科研协作方式，也推动高校探索面向 AI 时代的教学与科研新范式。在科研领域，基于大语言模型的智能体已开始应用于文献分析、实验方案辅助设计和科研工具协同等环节；在教学领域，相关教辅工具不断涌现，但其实际价值仍取决于与课程体系、专业知识和具体场景的深度结合。 基于这一判断，西北大学物理学院开始探... -
定位：Blackwell 架构入门专业工作站显卡（不是游戏卡），主打低功耗、小体积、ECC 显存，面向 CAD/CAE、3D 可视化、本地 AI 推理，70W 功耗NVIDIA 一、核心规格 项目 参数 架构 Blackwell（B100 衍生消费 / 工作站小芯片） CUDA 核心 4352 Tensor Core 第 5 代，支持 FP4、FP8、DLSS4，AI 算力 545 AI TOPS RT Core 第 4 代，光追峰值 52 TFLOPS 单精度 17 TFLOPS 显存 16GB GDDR7 带 ECC 纠错 位宽 / 带宽 128bit / 288 GB/s 总线 PCIe 5.0 x8 功耗 Max 70W，无需外接供电 显示输出 4×mDP 2.1b，最高支持 8K@240Hz，4 屏输出 视频引擎 1×9 代 NVENC，1×6 代 NVDEC 板型 双槽，标配全高挡板，附带低 Profile 薄挡板，可上小机箱 SFF 工作站 重点差异：消费卡没有 ECC，ECC 会自动校验显存位错误，适合长时间跑仿真、本地大模型、工程计算，避免隐性出错，这是专业卡核心价值之一PNY 二、Blackwell 架构带来的关键升级 第五代 Tensor Co...
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NVIDIA RTX PRO Blackwell 服务器版 GPU 助力内容创作、AI、工程和质量保证的算力基础设施统一集成，在数据中心规模设施中提供工作站级性能。 当今的游戏开发团队正面临日益庞大的游戏世界、复杂多变的工作流以及分散协作的团队结构。许多工作室在关键的制作环节中仍然依赖桌面端 GPU 硬件。 在本周于旧金山举行的游戏开发者大会 (GDC)上，NVIDIA 展示了通过在 NVIDIA RTX PRO 服务器上实现虚拟化游戏开发，将分散的工作流整合在一起的全新方案，由 NVIDIA RTX PRO Blackwell 服务器版 GPU 和 NVIDIA vGPU 软件驱动。 借助 RTX PRO 服务器，游戏研发团队可以将创作、工程开发、AI 研究和质量保证(QA) 等核心工作流集中并实现虚拟化，统一运行在数据中心的共享 GPU 基础设施之上。 借助 RTX PRO 服务器，研发团队既能保持工作站级的响应速度和图像清晰度，又能大幅度提升基础设施利用率、可扩展性、数据安全性以及跨团队和跨地点的整体运营一致性。 简化复杂工作流 随...
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凭借 NVIDIA 全栈推理掌握 AI Token 经济学 AI 推理 — 通过聊天机器人、copilot 和创意工具体验 AI — 正在以双倍指数级的速度扩展。在智能体工作流、长推理思考以及混合专家模型 (MoE) 的推动下，每次交互生成的 AI token 数量急剧增加，同时，用户采用率也持续攀升。 为了实现如此大规模的推理，NVIDIA 每年都会提供数据中心级架构。我们卓越的硬件和软件协同设计实现了性能数量级的飞跃，并持续降低 token 成本，从而使先进的 AI 体验在规模化应用中具有经济可行性。 NVIDIA Grace Blackwell Ultra 机架级系统架构的高性能计算平台每瓦 token 数是 Hopper™ 的 50 倍，成本降低了 35 倍，从而在相同的功率预算内更大限度地提高收益，提高利润空间。持续软件优化可在芯片、机架和数据中心规模上实现更高性能，随着时间的推移进一步提高投资回报率。 推理性能降低 token 成本 降低 token 成本的因素有哪些？ 许多企业在评估人工智能基础设施时，往往只关注分子项：单块显卡每小时的使用成本。如果是云部署...
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